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Enregistrement W4406844001 · doi:10.1016/j.ekir.2024.11.1224

WCN25-4269 SOCIAL MEDIA ACTIVITIES OF INTERNATIONAL SOCIETY OF NEPHROLOGY -CAPTIVATING NEPHROLOGY NETIZENS

2025· article· en· W4406844001 sur OpenAlexaff
Manjusha Yadla, Augusto da Conceição Soares, Fátima Centenero de Arce, Divya Bajpai, Mythri Shankar, Suman Behera

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrologySocial mediaInternal medicineLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

this hashtag we analyzed that there were around 80 engagements on the tweets with a reach of 13186 and 16.184 impressions.Pre congress workshop on genetics and kidney disease had 108 views, day 1 conference had 346 views, day 2 conference had 727 views on YouTube.#WINICON 2023was official hashtag for second annual conference and welcome video was a huge hit, bragging 240 views which absolutely showed a huge positive impact on the delegates attending the conference.Preconference interviews with esteemed international faculty was another crowd puller as reflected in around 715 views and 22 likes on you tube.Day 1 of the conference had 379 views, day 2 had 194 views on you tube .On twitter #WINICON 2023had 119 engagements with 46,215 reach and 87,037 impressions.#WINICON 2024social media coverage showed the total number of posts on X were 627 with approximately 100 users.All these cumulated to 12,90,927 impressions and reach of 1,81,009.A total of 79 posts were shared on Facebook.This included posts from the official Win icon account, WIN-India account and personal accounts of the official #SoMe members.The posts garnered 1718 likes, 61 shares, 142 comments and 8006 video plays.In contrast, engagements this time on YouTube were relatively lower.A total of 12 videos were posted which included 6 pre-conference videos, 4 welcome videos, 1 video of the press meet and 1 video of 'welcome to WCN 25'.The total views were 607 with 21 likes.Five posts were shared on LinkedIn, which garnered 59 likes, 1 comment, 3 reposts and 2338 impressions.Conclusions: We saw a steep rise in the social media coverage from 2022 to 2024 and its impact on attendance to the conference Twitter and YouTube showed the highest impact on the conference attendance by facilitating the interaction with previously unknown people, opportunity for robust dialogue, and the ease on visual graphics and photos.The formation of a dedicated social media committee is an useful strategy that can provide substantial benefits.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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,045

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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