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Enregistrement W2337447456

Introduction of a novel teaching paradigm for head and neck anatomy.

2010· article· en· W2337447456 sur OpenAlexaff
Kuan-chin Jean Chen, Jordan T. Glicksman, Peter Haase, Marjorie Johnson, Kevin Fung

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Didactic head and neck anatomy teaching has been replaced by a novel self-directed, multimodal, and multidisciplinary approach at the Schulich School of Medicine and Dentistry (SSMD). OBJECTIVES: To describe the use of a novel teaching paradigm at SSMD and to enable readers to determine how this methodology may benefit medical students at other academic institutions and disciplines. DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: The paradigm consists of multimedia learning modules to guide independent anatomy learning. Students received a case-based assignment based on the content of the learning modules to guide them through cadaveric dissections facilitated by a multidisciplinary team of surgeons and anatomists. PRIMARY OUTCOME: Postcourse survey and mean scores comparison. The survey collected data, including demographics and previous anatomic and computer-assisted learning (CAL) experiences, and focused on measuring student perception of the proposed paradigm. Secondary outcome: Correlation of demographics. RESULTS: The paradigm was successfully implemented and warmly received, but it still requires further development. Although CAL allows increased individual engagement, students still enjoy and value lectures. In addition, students view instruction by surgeons in laboratories as the most valuable component of their anatomy teaching as it not only deepened the students' understanding of anatomic structures but also provided them with the clinical relevance. Technological innovations were welcomed by the students but have not replaced their appreciation of dissection and lecures.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,187

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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