Voices of conference attendees: how should future hybrid conferences be designed?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With conference attendees having expressed preference for hybrid meeting formats (containing both in-person and virtual components), organisers are challenged to find the best combination of events for academic meetings. Better understanding what attendees prioritise in a hybrid conference should allow better planning and need fulfilment. METHODS: An online survey with closed and open-ended questions was distributed to registrants of an international virtual conference. Responses were then submitted to descriptive statistical analysis and directed content analysis. RESULTS: 823 surveys (Response Rate = 4.9%) were received. Of the 813 who expressed a preference, 56.9% (N = 463) desired hybrid conference formats in the future, 32.0% (N = 260) preferred in-person conferences and 11.1% (N = 90) preferred virtual conferences. Presuming a hybrid meeting could be adopted, 67.4% (461/684) preferred that virtual sessions take place both during the in-person conference and be spread throughout the year. To optimise in-person components of hybrid conferences, recommendations received from 503 respondents included: prioritising clinical skills sessions (26.2%, N = 132), live international expert presentations and discussions (15.7%, N = 79) and interaction between delegates (13.5%, N = 68). To optimise virtual components, recommendations received from 486 respondents included: prioritising a live streaming platform with international experts' presentations and discussions (24.3%, N = 118), clinical case discussions (19.8%, N = 96) and clinical update sessions (10.1%, N = 49). CONCLUSIONS: Attendees envision hybrid conferences in which organisers can enable the vital interaction between individuals during an in-person component (e.g., networking, viewing and improving clinical skills) while accessing virtual content at their convenience (e.g., online expert presentations with latest advancements, clinical case discussions and debates). Having accessible virtual sessions throughout the year, as well as live streaming during the in-person component of hybrid conferences, allows for opportunity to prolong learning beyond the conference days.
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 | 0,035 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».