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Enregistrement W2029219200 · doi:10.3138/jvme.34.4.437

Introduction and Evaluation of Virtual Microscopy in Teaching Veterinary Cytopathology

2007· article· en· W2029219200 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer A. Neel, Carol B. Grindem, David G. Bristol

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual microscopyCytopathologyCurriculumMedical educationPreferenceTest (biology)Virtual LaboratoryVirtual realityMedical physicsPsychologyMedicinePathologyMultimediaComputer scienceArtificial intelligenceBiologyMathematicsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual microscopy (VM) uses a computer to view digitized slides and is comparable to using a microscope to view glass slides. This technology has been assessed in human medical education for teaching histology and histopathology, but, to the authors' knowledge, no one has evaluated its use in teaching cytopathology in veterinary medical education. We hypothesize that students will respond positively to the use of VM for viewing cytopathology preparations and that the technology can be successfully used for student assessment. To test this hypothesis, we surveyed students regarding their level of satisfaction with features of the VM system, their preference for use of VM in the curriculum, and the potential influence virtual slides may have on student study habits; student performance on a traditional cytopathology practical examination and a similar exam using VM was evaluated. Our results show that student perception of the VM system is generally very positive, with some concerns about resolution and the need for continued exposure to traditional microscopy. Within the curriculum, students indicated a preference for the option of using virtual slides for studying and take-home exercises. Overwhelmingly, students wanted either hybrid laboratory sessions or sessions using glass slides with virtual slides available for study and review. Students identified many VM test-taking features as advantageous compared with traditional glass-slide practical exams as traditionally administered. However, students indicated a strong preference for continued use of traditional microscopy for graded practical exams. Students may be more likely to study slides in preparation for practical examinations if virtual slides are available. Results also indicate that VM can be used successfully for assessment purposes, but students should receive training in using virtual slides if the technology will be used for assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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