MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416604208 · doi:10.5256/f1000research.77088.r97582

Referee report. For: Reframing organizations in the digital age: A qualitative study exploring institutional social media adoption [version 1; peer review: 1 approved]

2021· article· en· W4416604208 sur OpenAlexfundno aff
Alice Fornari

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuPhysicians' Services Incorporated FoundationMcMaster University
Mots-clésCognitive reframingQualitative researchSocial mediaThe InternetDigital mediaQualitative analysisDiscourse analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Social media is changing the modern academic landscape; this study sought to explore how organizational structures support or inhibit the harnessing of social media use in academic contexts and knowledge translation. Methods: A qualitative study was conducted using framework analysis based on the Bolman and Deal’s Four-Frame Model—structural, human resources, political and symbolic. The research team used the snowball sampling technique to recruit participants following the completion of each participant’s semi-structured interview. A member check was completed to ensure rigour. Results: 16 social media educators and experts from several countries participated in the study. Study findings showed that within the Structural Frame, institution types were reported to have with diverse hierarchical structures, ranging from strict to malleable: hospital-based (strict), education institutional-based and online only groups (malleable). The Human Resources Frame revealed that most participants’ social media organizations operated on unpaid volunteer staff. The training of these staff was primarily via role-modeling and mentorship. Regarding the Political Frame, social media helped participants accumulate scholarly currency and influence within their field of practice. Symbolic Frame showed a wide range of traditional to non-traditional organizational supports, which interacted with both intrinsic to extrinsic motivation. Conclusions: Bolman and Deal’s Four-Frame Model framework may serve as an effective guideline for academic leaders who wish to strategically implement or enhance social media use into their organizations. The key insights that we have gained from our participants are how new emerging forms of scholarly pursuits can be more effectively enabled or hindered by the attributes of the organization within which these are occurring.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,207
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,207
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3170,083

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueFaculty of 1000 Research LtdMême sujetDigital Marketing and Social MediaTravaux en français237 207