Integrating a Bovine Rectal Palpation Simulator into an Undergraduate Veterinary Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
There are problems associated with teaching bovine rectal palpation to undergraduate veterinary students. The students need opportunities to examine enough cows to develop the required skills, but increasing student numbers and limitations on access to cows have made this more and more difficult to achieve. A virtual reality-based teaching tool, the Bovine Rectal Palpation Simulator, has been developed as a supplement to existing training methods. The student palpates computer generated virtual models of the bovine reproductive tract while interacting with a haptic (touch feedback) device. During training sessions, the instructor follows the student's actions inside the virtual cow on the computer screen and gives instruction. A trial integration of the simulator into the fourth-year bovine reproduction course was undertaken at the University of Glasgow Veterinary School during the 2003/2004 academic year. Students were offered two training sessions, and feedback was gathered using questionnaires. In the first session, all students were taught a range of basic skills using a standardized teaching protocol. The second training session was customized to each student's learning needs and included practice in dealing with a range of on-farm scenarios. Student feedback indicated that the training had been useful for learning various aspects of bovine rectal palpation and provided information that helped in the further development of the simulator as a teaching tool.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».