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Enregistrement W2134726657 · doi:10.1002/j.0022-0337.2013.77.6.tb05526.x

Embryology and Histology Education in North American Dental Schools: The Basic Science Survey Series

2013· article· en· W2134726657 sur OpenAlexaboutno aff
Dorothy T. Burk, Lisa M.J. Lee, H. Wayne Lambert

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual microscopyCurriculumEmbryologyMedical educationTest (biology)DentistryMedicinePsychologyAnatomyBiologyPathologyPedagogyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the Basic Science Survey Series (BSSS) for Dentistry, members of the American Dental Education Association (ADEA) Anatomical Sciences Section surveyed faculty members teaching embryology and histology courses at North American dental schools. The survey was designed to assess, among other things, curriculum content, utilization of laboratories, use of computer-assisted instruction (CAI), and recent curricular changes. Responses were received from fifty-nine (88.1 percent) of the sixty-seven U.S. and Canadian dental schools. Findings suggest the following: 1) a trend toward combining courses is evident, though the integration was predominantly discipline-based; 2) embryology is rarely taught as a stand-alone course, as content is often covered in gross anatomy, oral histology, and/or in an integrated curriculum; 3) the number of contact hours in histology is decreasing; 4) a trend toward reduction in formal laboratory sessions, particularly in embryology, is ongoing; and 5) use of CAI tools, including virtual microscopy, in both embryology and histology has increased. Additionally, embryology and histology content topic emphasis is identified within this study. Data, derived from this study, may be useful to new instructors, curriculum and test construction committees, and colleagues in the anatomical sciences, especially when determining a foundational knowledge base.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,206

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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