Heartfelt images: learning cardiac science artistically
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
There are limited curricular options for medical students to engage in art-making during their training. Yet, it is known that art-making confers a variety of benefits related to learning. This qualitative study utilises a visual methodology to explore students' art-making in the context of the cardiovascular sciences. The existence of a multiyear repository of medical/dental student generated, cardiac-inspired art, collected over 6 years, provided the opportunity to explore the nature of the art made. The aim was to categorise the art produced, as well as the depth and breadth of understanding required to produce the art. The data set included a wide variety of titled art (paintings, photographs, sketches, sculptures, collages, poetry and music/dance). Systematic curation of the collection, across all media, yielded three main categories: anatomical renderings, physiology/pathophysiology renderings and kinesthetic creations (music/dance/tactile). Overall (medical and dental) student-generated art suggested a high level of content/process understanding, as illustrated by attention to scientific detail, integration of form and function as well as the sophisticated use of visual metaphor and word play. Dental students preferentially expressed their understanding of anatomy and physiology kinesthetically, creating art that required manual dexterity as well as through choreography and dance. Combining art-making with basic science curricular learning invited the medical and dentistry students to link their understanding to different modes of expression and a non-biomedical way of knowing. Subsequent incorporation of the student-generated cardiac art into lectures exposed the entire class to creative pictorial expressions of anatomy, physiology and pathophysiology.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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