Building a community of practice through social media using the hashtag #neoEBM
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Social media use is associated with developing communities of practice that promote the rapid exchange of information across traditional institutional and geographical boundaries faster than previously possible. We aimed to describe and share our experience using #neoEBM (Neonatal Evidence Based Medicine) hashtag to organise and build a digital community of neonatal care practice. MATERIALS AND METHODS: Analysis of #neoEBM Twitter data in the Symplur Signals database between 1 May 2018 to 9 January 2021. Data on tweets containing the #neoEBM hashtag were analysed using online analytical tools, including the total number of tweets and user engagement. RESULTS: Since its registration, a total of 3 228 distinct individual Twitter users used the hashtag with 23 939 tweets and 37 259 710 impressions generated. The two days with the greatest number of tweets containing #neoEBM were 8 May 2018 (n = 218) and 28 April 2019 (n = 340), coinciding with the annual Pediatric Academic Societies meeting. The majority of Twitter users made one tweet using #neoEBM (n = 1078), followed by two tweets (n = 411) and more than 10 tweets (n = 347). The number of individual impressions (views) of tweets containing #neoEBM was 37 259 710. Of the 23 939 tweets using #neoEBM, 17 817 (74%) were retweeted (shared), 15 643 (65%) included at least one link and 1 196 (5%) had at least one reply. As #neoEBM users increased over time, so did tweets containing #neoEBM, with each additional user of the hashtag associated with a mean increase in 7.8 (95% CI 7.7-8.0) tweets containing #neoEBM. CONCLUSION: Our findings support the observation that the #neoEBM community possesses many of the characteristics of a community of practice, and it may be an effective tool to disseminate research findings. By sharing our experiences, we hope to encourage others to engage with or build online digital communities of practice to share knowledge and build collaborative networks across disciplines, institutions and countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».