Nephrology Health Professionals’ Perspectives on Their Preferred Modality for Scientific Meetings, Balancing Affordability, Sustainability and Opportunities to Interact With Peers: An International Society of Nephrology Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 lockdowns and awareness of the ecological impact of our profession led us to reconsider the way we deliver scientific meetings. In this International Society of Nephrology (ISN) survey, we aimed to investigate health professionals' preferences for in-person, virtual or hybrid nephrology meetings. Methods: questionnaire was developed within the ISN Western Europe Regional Board; a pilot survey checked for clarity and consistency (204 professionals). All members of the ISN Working Group were contacted between March and May 2023. Quantitative and qualitative data were recorded and analyzed. Results: A total of 499 participants from 102 countries completed the survey. Most of them agreed that a combination of in-person, remote, and hybrid meetings works best, whereas 14.1% preferred virtual meetings only, and 25.2% preferred in-person meetings only. Hybrid meetings were identified as the best option for the future, regardless of the number of attendees. Flexibility in schedules was their most important advantage, even if this modality limits networking. In-person meetings allow for discussions with international peers, although costs may be a barrier. The wiser use of resources and better management of large numbers of attendees were the main advantages of hybrid meetings (about 30% each); however, this modality potentially discriminates on the basis of financial resources and geographical area (31%). Conclusion: Hybrid meetings, allowing for more flexibility and better utilization of resources, were the preferred modality for scientific meetings, regardless of the number of participants. A targeted survey could further explore how to optimize meeting attendance and participation in scientific discussions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».