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Enregistrement W2171366267 · doi:10.3109/0142159x.2012.737960

Medical dramas on television: A brief guide for educators

2012· article· en· W2171366267 sur OpenAlexaff
Cassandra J. Hirt, Kelly Wong, Sune Brinch Erichsen, Julian White

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaPopularityCLIPSMedical illustrationMedical educationPower (physics)PsychologyMultimediaMedicineVisual artsComputer scienceArtSurgerySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The popularity of medical television dramas is well-established and medical educators are beginning to recognize the power of medical media as a potential tool for education. The purpose of this study was to view a number of medical dramas and consider their potential use in medical education. A total of 177 episodes from eight popular television medical dramas produced between 1990 and 2009 were systematically viewed and analyzed and a brief guide was developed for each drama. The dramas analyzed contained a wealth of material applicable to medical education. In our experience, each drama may be best suited to a particular educational use: for example, clips from "ER" and "Scrubs" offer more examples of teaching and learning than "House" and "Grey's Anatomy", which are perhaps better suited for topics on ethics or team work. We hope that this brief guide will encourage others to consider integrating this material into their teaching, and to explore how television drama may be used most effectively in medical education.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1370,002

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,422 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations60
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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