Social media to enhance engagement and science dissemination during in-person and virtual medical conferences: the SCMR 2020 and 2021 experiences: a report of the SCMR social media task force
Notice bibliographique
Résumé
Most cardiac imaging conferences have adopted social media as a means of disseminating conference highlights to a global audience well beyond the confines of the conference location. A deliberate and thoughtful social media campaign has the potential to increase the reach of the conference and allow for augmented engagement. The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic triggered a radical transformation in not just the delivery of healthcare but also the dissemination of science within the medical community. In the past, in-person medical conferences were an integral annual tradition for most medical professionals to stay up to date with the latest in the field. Social distancing requirements of the COVID-19 pandemic resulted in either cancelling medical conferences or shifting to a virtual format. Following suit, for the first time in its history, the 2021 Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR) annual meeting was an all-virtual event. This called for a modified social media strategy which aimed to re-create the sociability of an in-person conference whilst also promoting global dissemination of the science being presented. This paper describes the employment of social media as well as the evolution through the SCMR scientific sessions for 2020 and 2021 that serves as a model for future cardiovascular conferences.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».