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Enregistrement W2248658410 · doi:10.3138/jvme.0315-039r1

Veterinary Students' Recollection Methods for Surgical Procedures: A Qualitative Study

2015· article· en· W2248658410 sur OpenAlexvenueno aff
Rikke Langebæk, Lene Tanggaard, Mette Berendt

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationRecallMedicineQualitative researchSurgical proceduresVeterinary medicinePsychologySurgerySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When veterinary students face their first live animal surgeries, their level of anxiety is generally high and this can affect their ability to recall the procedure they are about to undertake. Multimodal teaching methods have previously been shown to enhance learning and facilitate recall; however, student preferences for recollection methods when translating theory into practice have not been documented. The aim of this study was to investigate veterinary students' experience with recollection of a surgical procedure they were about to perform after using multiple methods for preparation. From a group of 171 veterinary students enrolled in a basic surgery course, 26 students were randomly selected to participate in semi-structured interviews. Results showed that 58% of the students used a visual, dynamic method of recollection, mentally visualizing the video they had watched as part of their multimodal preparation. A mental recipe was used by 15%, whereas 12% mentally visualized their own notes. The study provides new information regarding veterinary students' methods of recollection of surgical procedures and indicates that in Danish veterinary students, a visual dynamic method is the most commonly used. This is relevant information in the current educational situation, which uses an array of educational tools, and it stresses the importance of supporting the traditional surgical teaching methods with high-quality instructional videos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,677
Tête enseignante GPT0,721
Écart entre enseignants0,043 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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