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Enregistrement W2395335952

On the Net : A cornucopia of medical images on the Net

2001· article· en· W2395335952 sur OpenAlexvenueno aff
Michael O’Reilly

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBookmarkingPresentation (obstetrics)UploadThe InternetComputer scienceMultimediaWorld Wide WebInternet privacyMedicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two months ago you were asked to give a lecture on the immune system. No problem, you say. There's lots of time to find some snappy slides for your presentation. Two months pass, it's the morning of event and now you've got 2 hours to pull together some imagery that will keep that first-year medical class interested and informed. Naturally, you turn to the Net for help. And fortunately, lots of online repositories of medical imagery and media are freely available. In many the quality of the images is poor, but a few sites are worth bookmarking. The best is probably the Health on the Net (HON) Foundation's Medical Media Library (www.hon.ch/HONmedia/). HON, based in Geneva, grew out of a 1995 conference on telemedicine. It has since developed a number of Internet initiatives involving health care, including this impressive online media database. HONmedia contains more than 1950 medical images and videos covering 1200 themes and topics. Subjects range from anatomy to psychiatry, and this site isn't above injecting a bit of humour into its imagery, as shown by the short video Human macrophage ingesting candida albicans. The sound effects alone are worth the downloading effort. Another place to turn is the University of California's Medical Imaging Library (www-sci.lib.uci.edu/HSG /MedicalImage.html). This is a large database of teaching materials. It is not well organized but it does contain thousands of multimedia images and more than 700 health-science movies. If you want to spend a few bucks, several professional graphics houses sell quality images on the Net; Blausen Medical Communications (www.imagesofhealth.com) and the Medical Illustration Group (www.migroup.co.uk/m.i.g) are just 2 examples. A search for “medical images” in any search engine will turn up hundreds of results. You can also visit Yahoo's medical imagery directory (dir.yahoo.com /Health/Medicine/Medical_Imaging/). Finally, if you are just looking for some generic medical graphics to spruce things up, try the collection of sites at Web Clip Art (webclipart .about.com/internet/webclipart/msub35aa.htm). Most of these items are freely available, although some come with restrictions. As always, read the copyright information carefully. —

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5530,399

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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