Notice bibliographique
Résumé
In the never-ending quest to tell the University of Alberta’s story to as wide an audience as possible and further enhance its reputation, the current authors developed and created a brand journalism site, folio.ca, that is independent yet connected to the University of Alberta. The objectives were simple: increase the number of people who read stories about University of Alberta and obtain increased media coverage from legacy and new media outlets. This paper explains the rationale for the move in what is an everchanging media landscape in which consumers get their news from an ever-increasing number of media outlets and discusses the steps taken to develop the website and obtain buy-in from all corners of the academy. The paper provides details of the implementation plan, which included four foundational pillars — inverted pyramid structure to tell our news stories, change management plan, designing the news site and developing an editorial mandate. The paper describes how the results far exceeded the current authors’ expectations. Every key performance indicator identified — including most notably, page views and media mentions — grew dramatically. In Folio’s first year, page views increased 86.6 per cent while external media mentions rose by 24.5 per cent. Furthermore, insights gained from the Folio audience, compared to the audience who visit the university’s institutional website, suggested a broadening of the audience who read stories about the University of Alberta. The results demonstrate that if a university builds a communication tool that uses the traditional techniques of journalism to tell stories that draw on the expertise of the institution and is carefully targeted to an external audience, it can develop an audience and increase the pickup of its stories by external media outlets, resulting in a broadening of its ability to tell its story to the public.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».