Development and validation of a feline abdominal palpation model and scoring rubric
Notice bibliographique
Résumé
Simulation in veterinary education enables clinical skills practice without animal use. A feline abdominal palpation model was created that allows practice in this fractious species. This study assessed the model and rubric using a validation framework of content evidence, internal structure and relationship with level of training. Content Evidence: Veterinarians accepted this model as a helpful training tool for students (median=4 on five-point Likert scale). Internal Structure Evidence: G-coefficients were low for first- and second-year students (0.28 and 0.23), but were acceptable for veterinarians (0.61). Internal consistency values (0.24, 0.42 and 0.67) followed a similar pattern. Thus, scores were more reliable for veterinarians than for the students. Evidence of Relationship with Level of Training: Although level of training impacted reliability, its effect on performance scores was inconsistent. Analysis of variance (ANOVA) identified no differences among the groups of students and veterinarians. However, effect size between first- and third-year students was medium to large (0.62). Effect sizes between the veterinarians and student groups were small. Although the model and rubric appeared valid for experts, modifications would be necessary to generate reliable scores for students. These results allow greater understanding of the needs of students utilising a low-fidelity model.
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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 | 0,048 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».