Medical Solitaire: A Flash-Based Game Facilitating Study and Review of Lecture Content. “Cysts and Tumors of the Liver”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This module is a game-based desktop study and review tool that deals with the cysts and tumors of the liver. Medical Solitaire structures factual course content into an engaging format. The top half of the game screen can display up to eight categories (e.g., types of hepatic cysts and tumors in the illustrative example). The lower half of the game screen contains a stack of digital cards (text, laboratory data, radiographic images, gross pathology images, histopathologic images) that are to be matched with the categories above. The student evaluates the data on the top card of the stack and decides with which of the categories it matches. They then drag the card to that category (much like playing computer solitaire). A score is tabulated in the lower right corner. At the end of the game, the student receives a percent grade reflecting how well they have done in matching card data with each category. Low scores would tell the student that they need more review of the material. The categories and card stack reshuffle every time a new game is started to avoid having students remember material based solely on its location in the game. The first iteration of the tool is being published to highlight the role that game-playing can have in medical education and to obtain feedback from medical educators aiding the further development of the educational approach.
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.
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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle