Electronic vs. Traditional Textbook Use: Dental Students’ Perceptions and Study Habits
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive study assessed dental students' attitudes about computer use as it relates to study habits and use of e-textbook technology. Academic deans and student leaders at all accredited dental education programs in the United States, Puerto Rico, and Canada were asked to forward an e-mail to students explaining the purpose of the study and asking them to participate. The e-mail included an embedded URL link to the survey. A total of 703 complete responses from twenty-four dental schools were received and used in the final analysis. Because the number of students contacted could not be determined, the overall response rate cannot be calculated. Over 65 percent of the respondents reported spending >11 hours per week studying although over 75 percent said they spent little time studying from their textbooks. Over 55 percent were from schools that use e-textbooks exclusively, with 25 percent from schools that exclusively use print textbooks. One-fourth indicated they purchased a traditional printed textbook even when an e-textbook was provided; more than one-third printed information from the e-textbooks rather than reading on the computer. A majority (59 percent) preferred traditional textbook resources over e-textbooks, with over 50 percent reporting not using the required e-textbooks at all. E-textbooks were used by students in this study less frequently than materials/notes provided by dental school faculty. The majority preferred to use traditional resources as references and for augmenting lecture material.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».