Genetic Susceptibility to Scrapie in Sheep: A Clinically Relevant Theme in Veterinary Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR THIS STUDY: This article describes and evaluates two molecular biology practical classes based around the theme of genetic susceptibility to scrapie in sheep. These practical classes allow students to experience a range of molecular biology techniques in the context of a clinically based genetic disease. METHODOLOGY: The two molecular biology practical classes described are evaluated in terms of their perceived usefulness to study by first-year veterinary medicine students. The students' ratings are then assessed in relation to the approaches to studying (i.e., deep, strategic, and surface). These dimensions of learning are measured using the 52-item Approaches to Studying Inventory (ASI). RESULTS: The overall ratings from students in relation to both the practical classes were found to be positive. The scrapie genotyping practical was the highest-ranking laboratory-based practical in the first-year curriculum. Ratings in terms of usefulness to studies for both practical classes were found to be significantly higher for students with higher deep learning scores. CONCLUSION: The practical classes described here provide a clinically relevant scenario within which molecular biology concepts and methods can be illustrated to veterinary students. The positive correlation with deep learning is more evident for the scrapie genotyping practical than for the DNA extraction practical. This may reflects the complexity of the former, which is greater both technically and conceptually.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».