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Enregistrement W2005724918 · doi:10.1118/1.2031015

Po‐Poster ‐ 36: Using the internet for real‐time medical physics education

2005· article· en· W2005724918 sur OpenAlexaffabout
M Woo, K.C. Ng

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetPresentation (obstetrics)Medical educationClass (philosophy)Plan (archaeology)Lesson planProcess (computing)MultimediaComputer scienceMathematics educationMedicinePsychologyWorld Wide WebGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation is an update on the Remote Real‐Time Learning Project ( http://www.neteinfach.com/rrtl/index.htm ). The goal of the project is to promote the use of Internet to provide classroom style real‐time interactive education in Medical Physics. This project was started 3 years ago as a collaboration between the Department of Medical Physics at the Toronto‐Sunnybrook Regional Cancer Centre in Canada and the Department of Radiology at the University of Malaya in Malaysia. A class of Medical Physics graduate students at the University of Malaya attended lectures provided by lecturers in Toronto, using the Internet as the main tool of communication. As part of the study, the different methods that can be used to provide real‐time interactive remote education were explored, and various topics including traditional classroom lectures as well as hands‐on workshops were also delivered. Based on our experience, a reasonably stable methodology has been established. This methodology allows a fairly smooth set‐up and conduction of the lectures, at an insignificant cost, while offering flexible convenience to the lecturers as well as the students, despite the widely different time zones. The current plan is to expand the process to allow students at multiple sites of the world to attend the online lectures at the same time. Our project welcomes the participation of both lecturers and students who are interested in taking advantage of the advance of the Internet to promote greater accessibility of quality education in the field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2670,095

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,381 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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