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Enregistrement W2131707620 · doi:10.1067/mmt.2000.106091

Motor learning and performance: A problem-based learning approach

2000· article· en· W2131707620 sur OpenAlexaboutno aff
R.Kevin Pringle

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChiropracticMedical educationMedicineReading (process)Problem-based learningAlternative medicineMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The way in which students of healthcare professions are learning basic and clinical sciences has been changing since the introduction of problem-based learning (PBL) at McMasters University (Toronto, Ontario) in 1974. 1 Mrozek JP. Problem solving facilitation in chiropractic education using the protable patient problem pack (P4). J Chiropr Educ. 1992; 6: 105-110 Google Scholar Chiropractic colleges have changed from a traditional, straightforward format to a PBL format since the inception of the Advantage Program at Los Angeles College of Chiropractic 2 Student handbook. Los Angeles College of Chiropractic. : LACC, Whittier (CA)1990 Google Scholar in 1990 and the Guided-Discovery program at National College of Chiropractic. 3 Student handbook. National College of Chiropractic. : National College of Chiropractic, Lombard (IL)1996 Google Scholar Despite these changes, the manner in which the motor skills components of chiropractic are taught is similar to teaching methods before PBL. This text describes ways to enhance the teaching of the art of chiropractic. This book should be part of faculty reading lists to bring the teaching of motor skills in chiropractic in line with the teaching of basic and clinical sciences.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,306

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations245
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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