Research Dissemination Strategies in Pediatric Emergency Care Using a Professional Twitter (X) Account: A Mixed Methods Developmental Study of a Logic Model Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research dissemination is a vital step in bridging the gap between the publication of cutting-edge research and its adoption into clinical practice. Social media platforms like Twitter (rebranded as X) offer promising channels for dissemination, yet research organizations lack clear guidance on establishing a professional social media presence. We present a structured framework based on our research network's multiyear experience developing a Twitter account for research dissemination. OBJECTIVE: This study aimed to provide a roadmap for organizations aiming to create a professional Twitter account for research dissemination. METHODS: This was a mixed methods study analyzing the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) Twitter team's 4-year experience (2020-2023) with building a social media account. Using the nominal group technique qualitative approach, we recorded insights from the 6 team members' experiences in a round-robin fashion until response saturation. In addition, we analyzed internal Slack (Slack Technologies) communications to identify key developmental events. Together, these were then prioritized by consensus to elucidate key developmental events that enhanced both social media and scientific engagement. This process was informed by quantitative data from Twitter performance metrics and Altmetric Attention Scores for journal publications collected over a 39-month period. Together, these elements informed the design of a logic model framework. RESULTS: The nominal group technique generated 63 thematic statements which included issues such as organizational structure, content strategy, technologies, analytics, organizational priorities, and challenges. These statements coalesced into the 7 domains (priorities, assumptions, inputs, outputs, outcomes, and external factors) that comprise the logic model. Inputs included organizational support (eg, executive-level champion and funding), specialized personnel (eg, content writer and analytics manager), and operational technologies (eg, communications and data analytics tools). Outputs encompassed targeted activities, such as engaging with other Twitter accounts, publishing high-quality tweets highlighting scholarly work, and developing a dynamic operations manual for the Twitter team. Outcomes were measured through tweet metrics, account analytics, and article-level impact scores. CONCLUSIONS: Our logic model roadmap, based on our practical multiyear experience and data-driven strategies, can serve as a guide for research organizations or medical institutions aiming to incorporate Twitter or other social media platforms for research dissemination.
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 | 0,171 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».