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Enregistrement W1595707575 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.1149.2

Answering Huxley: an exercise in the history of examinations (1149.2)

2014· article· en· W1595707575 sur OpenAlexaffabout
P. K. Rangachari

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Natural History
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Set (abstract data type)Medical educationPsychologyMedicinePhysiologyComputer sciencePhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twelve students in an undergraduate health sciences program, who had completed a 2nd year (sophomore) course in Anatomy and Physiology volunteered to participate in a “history” exercise. They answered two essay questions set by Thomas Henry Huxley when he was the Examiner in Physiology and Comparative Anatomy for diverse faculties at the University of London from 1857‐1870. These were selected from a question bank kindly provided by Dr. Pauline Mazumdar (University of Toronto). In preparation for the hour‐long, hand‐written exam, they studied specific sections (liver physiology, blood, vascular system) from two 19th century texts (Foster, Broussais). They later filled out a questionnaire that asked them to contrast the experience of reading older, denser texts and answering essay‐type exams with their more contemporary experiences. Many wrote thoughtful, reflective comments on the exercise that gave them an insight into the difficulties faced by students in the past (8.0 ± 1.4) that also proved to be a valuable learning experience (8.3 ± 1.2).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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