Design characteristics that affect speed of information access and clarity of presentation in an electronic neuroanatomy atlas
Notice bibliographique
Résumé
Functional Neuroanatomy, an interactive electronic neuroanatomical atlas, was designed for first year medical students. Medical students have much to learn in a limited time; therefore a major goal in the atlas design was that it facilitate rapid, accurate information retrieval. To assess this feature, we designed a testing scenario in which students who had never taken a neuroanatomy course were asked to complete two equivalent tests, one using the electronic atlas and one using a comparable hard copy atlas, in a limited period of time. The tests were too long to be completed in the time allotted, so test scores were measures of how quickly correct information could be retrieved from each source. Statistical analysis of the data showed that the tests were of equal difficulty and that accurate information retrieval was significantly faster using the electronic atlas when compared with the hard copy atlas (P < 0.0001). Post-test focus groups (n = 4) allowed us to infer that the following design features contributed to rapid information access: the number of structures in the database was limited to those that are relevant to a practicing physician; all of the program modules were presented in both text and image form on the index screen, which doubled as a site map; pages were layered electronically such that information was hidden until requested, structures available on each page were listed alphabetically and could be accessed by clicking on their name; and an illustrated glossary was provided and equipped with a search engine.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».