Cochrane Skin Group’s Global Social Media Reach: Content Analysis of Facebook, Instagram, and Twitter Posts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers in all medical specialties increasingly use social media to educate the public, share new publications with peers, and diversify their audiences. OBJECTIVE: Given Cochrane Skin Group's expanded use of social media in the past years, we aimed to characterize Cochrane Skin Group's international social media audience and identify themes that result in increased content engagement. METHODS: Cochrane Skin Group's Facebook, Instagram, and Twitter analytics data were extracted for follower demographics and the most viewed posts within a 3-year span (June 2019 to June 2022). RESULTS: Overall, Cochrane Skin Group had the highest number of followers on Facebook (n=1037). The number of Instagram and Twitter followers reached 214 and 352, respectively. The greatest numbers of Facebook followers were from Brazil, Egypt, and India, with 271, 299, and 463 followers, respectively. Facebook's most viewed post about Cochrane Skin Group's annual meeting received 1041 views. The top post on Instagram, which introduced Cochrane Skin Group's social media editors, received 2522 views. CONCLUSIONS: Each of the social media platforms used by Cochrane Skin Group reached varying audiences all over the world. Across social media platforms, posts regarding Cochrane Skin Group meetings, members, and professional opportunities received the most views. Overall, Cochrane Skin Group's multiplatform social media approach will continue to grow an international audience, connecting people interested in skin disease.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».