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Enregistrement W4298860546

Ophthalmology on social networking sites: an observational study of Facebook, Twitter, and LinkedIn

2015· article· en· W4298860546 sur OpenAlexaboutno aff
Micieli JA, E Tsui

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studySocial mediaInternet privacyCyberpsychologyPsychologyWorld Wide WebComputer scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

Jonathan A Micieli,1 Edmund Tsui2 1Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 2Department of Surgery, Dartmouth-Hitchcock Medical Center, Lebanon, NH, USA Background: The use of social media in ophthalmology remains largely unknown. Our aim was to evaluate the extent and involvement of ophthalmology journals, professional associations, trade publications, and patient advocacy and fundraising groups on social networking sites. Methods: An archived list of 107 ophthalmology journals from SCImago, trade publications, professional ophthalmology associations, and patient advocacy organizations were searched for their presence on Facebook, Twitter, and LinkedIn. Activity and popularity of each account was quantified by using the number of “likes” on Facebook, the number of followers on Twitter, and members on LinkedIn. Results: Of the 107 journals ranked by SCImago, 21.5% were present on Facebook and 18.7% were present on Twitter. Journal of Community Eye Health was the most popular on Facebook and JAMA Ophthalmology was most popular on Twitter. Among the 133 members of the International Council of Ophthalmology, 17.3% were present on Facebook, 12.8% were present on Twitter, and 7.5% were present on LinkedIn. The most popular on Facebook was the International Council of Ophthalmology, and the American Academy of Ophthalmology was most popular on Twitter and LinkedIn. Patient advocacy organizations were more popular on all sites compared with journals, professional association, and trade publications. Among the top ten most popular pages in each category, patient advocacy groups were most active followed by trade publications, professional associations, and journals. Conclusion: Patient advocacy groups lead the way in social networking followed by professional organizations and journals. Although some journals use social media, most have yet to engage its full potential and maximize the number of potential interested individuals. Keywords: social media, Twitter, Facebook, LinkedIn, ophthalmology

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles ont qualifié ce travail de métarecherche. Il appartient au noyau consensuel du domaine.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T1
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Observational study of the social media presence and reach of ophthalmology journals, associations and publications; the object is scholarly and professional dissemination practice.

GPT-5.6 (high)T1
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies how ophthalmology journals and professional organizations use social media for scholarly dissemination.

Grok 4.5T1
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Observational study of ophthalmology journals and associations on social platforms; object is scholarly communication.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,920
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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