Notice bibliographique
Résumé
tive and educational research has shown that post-lecture knowledge retention is minimal. Therefore, dental education must build upon lessons learned in the past and our approach to education must not simply mature, but change. Historically, students were accepted into dental programs after acquiring some comfort with the basic life sciences. Thus, in most cases, they arrived at dental school with a narrow educational background, particularly lacking an understanding of the social sciences and often deficient in interpersonal skills. Students spent the first 2 years of study concentrating on oral health sciences, while the final 2 years emphasized the application of what they had learned and the acquisition of clinical skills. It was assumed that by graduation all of these elements would come together, resulting in a competent practitioner. While this was often the case, many graduates left with the sense that the “science” and “art” of dentistry were clearly separable entities. Now we have arrived at a point where what we learned as students is constantly being questioned; old concepts are discarded and new theories proposed. The exponential growth of the body of knowledge makes it next to impossible for our graduates to have all the information they require neatly stored in their heads in order to provide appropriate oral health care to the public. The new dentist must have an enquiring mind and be a critical thinker. Rather than being the sole repository of knowledge, he or she must have access to a variety of credible information sources and know how to use them. It is no longer adequate to say “It works in my hands.” Wherever possible, the justification for new ideas, procedures or materials must be defined by the science that supports them. The phrase “lifelong learner” tends to i n n o v a t i o n s a t t h E f a c u lt y
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».