Impact of a New Gynecologic Oncology Hashtag During Virtual-Only ASCO Annual Meetings: An X (Twitter) Social Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Official conference hashtags are commonly used to promote tweeting and social media engagement. The reach and impact of introducing a new hashtag during an oncology conference have yet to be studied. The American Society of Clinical Oncology (ASCO) conducts an annual global meeting, which was entirely virtual due to the COVID-19 pandemic in 2020 and 2021. Objective: This study aimed to assess the reach and impact (in the form of vertices and edges generated) and X (formerly Twitter) activity of the new hashtags #goASCO20 and #goASCO21 in the ASCO 2020 and 2021 virtual conferences. Methods: New hashtags (#goASCO20 and #goASCO21) were created for the ASCO virtual conferences in 2020 and 2021 to help focus gynecologic oncology discussion at the ASCO meetings. Data were retrieved using these hashtags (#goASCO20 for 2020 and #goASCO21 for 2021). A social network analysis was performed using the NodeXL software application. Results: The hashtags #goASCO20 and #goASCO21 had similar impacts on the social network. Analysis of the reach and impact of the individual hashtags found #goASCO20 to have 150 vertices and 2519 total edges and #goASCO20 to have 174 vertices and 2062 total edges. Mentions and tweets between 2020 and 2021 were also similar. The circles representing different users were spatially arranged in a more balanced way in 2021. Tweets using the #goASCO21 hashtag received significantly more responses than tweets using #goASCO20 (75 times in 2020 vs 360 times in 2021; z value=16.63 and P<.001). This indicates increased engagement in the subsequent year. Conclusions: Introducing a gynecologic oncology specialty-specific hashtag (#goASCO20 and #goASCO21) that is related but different from the official conference hashtag (#ASCO20 and #ASCO21) helped facilitate discussion on topics of interest to gynecologic oncologists during a virtual pan-oncology meeting. This impact was visible in the social network analysis.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».