Learning Anatomy: Can Dissection and Peer-Mediated Teaching Offer Added Benefits over Prosection Alone?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To evaluate the impact of an optional thoracic dissection elective upon anatomy subject acquisition and determine whether peer-mediated teaching has a beneficial effect. Methodology. First year medical students' results on thoracic anatomy laboratory examinations over a five-year period were obtained. All students were taught in the laboratory using prosected specimens as part of a standard curriculum. A subset of students from each class volunteered to participate in an optional thoracic dissection. A comparison of exam performance between the two groups was made, and the results were analyzed to see if incorporating peer teaching into the elective had an impact on the students' performance on anatomy examinations. Results. With the exception of one year's results, no significant statistical difference was found in student performance on anatomy examinations between the two groups. The addition of peer teaching did not result in superior performance. Conclusion. It is believed that prosected specimens are suitable for anatomy laboratory teaching in an undergraduate medical curriculum. Our study did not reveal that an opportunity for dissection offered any added benefit in terms of exam performance. In addition, peer teaching did not affect exam performance. This study strictly compared student exam results. It did not assess the possible impact of the dissection process to influence student attitudes towards death or the development of clinically relevant visuospatial abilities and procedural skills.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».