Motor learning and performance: A problem-based learning approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».