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Enregistrement W2037842344 · doi:10.3138/jvme.33.3.465

An Electronic Instructor for Gross Anatomy Dissection

2006· article· en· W2037842344 sur OpenAlexvenueno aff
Eleanor M. Josephson, L. J. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAuburn UniversityAdobe Systems
Mots-clésDissection (medical)Gross anatomySignificant differenceMedicinePsychologyMedical educationSurgeryAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gross anatomy is time consuming to teach and to learn. Because the process of dissection takes up so much student time, assistance in the form of an in-lab instructional DVD program might improve student performance. The DVD could be viewed with a portable device by individual dissection groups at their tables. Groups could dissect at their own pace, with access to step-by-step demonstrations and answers to frequently asked anatomical questions. We created an instructional DVD program demonstrating dissection of the canine ventral neck and thoracic limb. The effect on student exam scores of using the DVD versus not using it was measured in a controlled, two-sample study using incoming first-year veterinary students as volunteers. Volunteers were told the study was of two different dissection methods; the DVD was not specifically mentioned until after the students were separated into two groups (Blue/DVD group and Orange/No DVD group), and then only to volunteers in the Blue group. Except for the DVD, the two groups had the same resources. The difference in scores on an exam given after a single dissection period did not differ sufficiently to conclude that DVD use raised the mean score; however, 73% of the DVD group scored 60% or higher, while only 38% of the No DVD group scored 60% or higher. The difference in mean scores overall was 2.3 points out of a possible 49, suggesting that the DVD helped students, especially those with lower scores, to earn two to three more points than they would have otherwise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,326
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'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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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