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Enregistrement W2032674651 · doi:10.1002/jbm.a.30087

Opinions and trends in biomaterials education: Report of a 2003 Society for Biomaterials survey

2004· article· en· W2032674651 sur OpenAlexaff
Jeffrey M. Karp, Elizabeth A. Friis, Kay C Dee, Howard Winet

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentEngineering ethicsMedical educationDemographicsSet (abstract data type)Public relationsMedicineEngineeringPolitical scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society for Biomaterials (SFB) aims to serve its members through acting as a forum for the exchange of information and ideas. To aid in the practical development of the SFB and more specifically biomaterials education, all active, associate, and student members were surveyed. In general, the survey asked questions regarding respondent demographics, experiences and activities with the SFB, and opinions about biomaterials education. Perceptions and needs of biomaterials-related education and career-related training practices were a specific focus of the survey. A total of 140 individuals responded to the survey for a response rate of 18%. Members from industry felt that new hires, in general, should be better trained in product development, regulatory issues for new materials and devices, and in the relevant testing required. When asked what was missing from their professional education, many respondents commented that business training in areas such as negotiations, management, and understanding the needs outside of academia was lacking. Also, many respondents seemed to have trouble identifying with what they were supposed to know and felt a "lack of set professional knowledge." This study has raised many ideas and questions that require further discussion. The results should ultimately be useful for helping the SFB decide how best to focus future efforts in biomaterials education.

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)0,006
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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