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Enregistrement W2602021704 · doi:10.5539/ies.v10n4p172

The Use of Technologies for Teaching Dentistry in Brazil: Reflections from an Integrative Review

2017· article· en· W2602021704 sur OpenAlexvenueno aff
Henrique Salustiano Silva, Rita Catia Brás Bariani, Hatsuo Kubo, Taís Pereira Leal, Roberta Ilinsky, Thalita Borges, Kurt Faltin, Cristina Lúcia Feijó Ortolani

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Inclusion (mineral)Information and Communications TechnologyPortugueseMedical educationPsychologyComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is an integrative review regarding the use of information and communication technologies (ICT) for teaching Dentistry. Thus, the article aimed to analyze papers that show the use of these technologies as resources and tools for learning. The stages in the elaboration of this integrative review were: establishing the guiding question and aims of the study, establishing the inclusion and exclusion criteria for articles, defining the research instrument and information to be extracted from the articles selected, results analysis, and discussion. For this, bibliographical data was collected from the SciELO, ColecionaSUS, and Periódicos CAPES databases in the search for articles published in the last five years, written in Portuguese, and containing the following keywords in Health Sciences: “education in dentistry”, “dentistry”, “dentistry informatics”, “distance learning”, and “education”, and which were related in context to the topic of study. Eleven articles were selected as the results, which were analyzed using the data collection instrument. It was concluded that the current technologies used as teaching resources and tools contribute as allies for improving ways of teaching and learning, particularly in the area of dentistry, in a way that makes courses more interactive and dynamic, and adding personal and technical skills to the profiles of the professionals trained.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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