WCN25-2064 ASSESSING THE IMPACT OF TWEETORIALS (XTORIALS) ON KNOWLEDGE DISSEMINATION AND ENGAGEMENT IN NEPHROLOGY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Video Abstracts Series is an initiative by theISNEducation Working Group, in collaboration with theISNEducation Social Media Team, tosupporttheISNglobal education strategy, which was initiated in Nov 2021.Video abstracts serve as a cutting-edge tool for science communication, offering a concise overview of a scientific paper.They highlight the key aspects and findings of the study, within a maximum duration of 2 minutes and 20 seconds.The goal is to highlight the key aspects and findings of research, enhancing accessibility and engagement to a global audience.Methods: This study aimed to quantitatively evaluate the impact of the ISN Video Abstracts Series initiative.Data on video impressions, engagements, and views were collected and analyzed from platforms such as Twitter X, Facebook, LinkedIn, and Instagram, covering the period from November 2021 to August 2024.Results: Since November 2021, the ISN Video Abstracts Series has featured 68 studies published in Kidney International Reports (KIR, n¼33), Kidney International (KI, n¼34), and the ISN-DOPPS initiative (n¼1).Analysis of 56 videos revealed a total of 239,448 impressions, 7,380 engagements, and 47,929 video views.Additionally, 851 clicks redirected viewers to the original journal publications.The video abstract featuring the KIR publication "Nicotinamide Adenine Dinucleotide Biosynthetic Impairment and Urinary Metabolomic Alterations Observed in Hospitalized Adults With COVID-19-Related AKI" resulted in the highest views (n¼2,125) and impressions (n¼17,527).Conclusions: In conclusion, videos abstracts have proved to be a powerful tool in science communication, offering a dynamic and engaging way to disseminate research findings to a broader audience.By breaking down complex concepts into accessible visual narratives, visual abstracts enhance visibility and impact of research, fostering greater participation.As the demand for quick, easily digestible content continues to rise, video abstracts are well positioned to significantly amplify the reach and impact of research, serving as bridge between researchers and the global community.I have no potential conflict of interest to disclose.I did not use generative AI and AI-assisted technologies in the writing process.
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 | 0,012 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».