Changing landscape of medical conferences: identifying the goals motivating virtual vs in-person participation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study was aimed at improving clarity regarding the goals underlying motivation for attendance at international meetings to accommodate evolving needs. Methods: We performed a case study of a large international medical conference by undertaking (a) semi-structured interviews with 13 multi-disciplinary stakeholders, which underwent thematic analysis, and (b) surveys of 1229 conference attendees, which underwent descriptive statistical analysis and directed content analysis. Results: Interviews suggested scientific updates and networking are priorities for in-person formats whereas flexibility and reduced travel are priorities for virtual formats. Surveys suggested motivations for attending both in-person and virtual conferences included: scientific updates (81.3% and 85.4%, respectively) and advancements in patient care (76.6%, 78.2%). Social interaction (e.g., to meet experts 80.6% and make/deepen professional connections 69.3%) was highly rated for in-person meetings, but not virtual meetings (51.0% and 30.8%, respectively). 58.9% of attendees prefer future meetings to be hybrid, including both in-person and virtual formats. Conclusions: We found a disconnect between attendees' preferences and recommendations currently put forward as socially responsible in terms of climate, equity and diversity. Meeting organisers may need to educate others about the value and costs involved in hybrid formats. When hybrid formats are possible, our data provide guidance on what to prioritize during in-person components and how to combine those with the benefits of global accessibility and flexibility enabled by virtual technology.
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 | 0,021 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».