Development and Assessment of a Textbook for Tissue Engineering Lab Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, there has been a tremendous increase in the number of biomedical engineering/bioengineering (BME/BE) programs offering lecture courses in tissue engineering (TE), yet very few offer a lab component or separate lab course.Given that engineering is an applied field, the benefits of hands-on lab experience are clear.A new textbook entitled A Laboratory Course in Tissue Engineering will be published by Taylor Francis and CRC Press in summer 2012.The lab manual is appropriate for upper-division undergraduates or graduate students without prior hands-on TE experience, the content and structure are intended to facilitate development of new TE lab courses, and an instructor's manual is available.The experiments within the book are based on both classic TE experiments and modern TE techniques and emphasize the importance of engineering analysis, mathematical modeling, and statistical design of experiments.All of the experiments have been extensively tested and refined to improve the likelihood of successful data collection.Seven representative labs were formally assessed during the fall 2011 academic quarter at the University of California, San Diego.Results from an anonymous survey conducted at the end of the quarter indicate that learning outcomes were achieved and that students found the experiments both enjoyable and challenging.A Laboratory Course in Tissue Engineering provides a convenient source of instructional materials and, to our knowledge, will be the first commercially available lab manual for TE instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».