Systems to support scholarly social media: a qualitative exploration of enablers and barriers to new scholarship in academic medicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As academia begins to incorporate modern communication technologies into its scholarly structures, there are both enablers and barriers which foster academics' uptake of these innovations. Those who are early adopters of academic social media - whether it be for education, research-related networking, or knowledge translation - may therefore be best positioned to highlight both enablers and barriers within their work environments. METHODS: The authors conducted a constructivist grounded theory study to discern what prominent practitioners of academic social media (e.g. Twitter) have encountered in their careers. Participants were recruited via a snowball sampling technique and invited to participate in semi-structured interviews. Three investigators engaged in constant comparative analysis of incoming transcripts. To enhance rigour, we conducted an audit of the analysis and a participant member check. RESULTS: Seventeen emerging influencers in the field of academic social media were recruited. After axial coding, the 30 enablers and 21 barriers to academic social media use were mapped to three spheres of influence: personal, institutional, and virtual. The investigators propose a framework that organizes these enablers and barriers around a tipping point where sustainability becomes possible. CONCLUSIONS: Multiple enablers and barriers were described to influence social media users within academic medicine. By organizing these facets into a personal, institutional, and virtual framework along a spectrum, we can begin to understand the underlying structures that potentiate the academic ecosystems in which social media and similar innovations may flourish.
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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 | 0,033 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».