Bovine Reproductive Palpation Training: Does the Cow Make a Difference?
Notice bibliographique
Résumé
Gaining experience and dexterity for trans-rectal cattle palpation requires substantial training. Simulation allows students to perform palpation without risks and to obtain feedback, but many believe live cattle palpation is essential. Limited research exists on the proper training method for live animal trans-rectal palpation. This study compared student improvement in laboratory palpation skills when assigned to the same cows versus choosing a cow at random. The hypothesis for the study was that students assigned the same cow, as compared to students choosing a cow at random, would be more accurate at palpation, would learn what structures are present on the ovaries and what size the reproductive tract measures, and would be able to follow the cyclicity of the cow. Cervical diameter, uterine tone, diameter of left and right uterine horns, and ovarian structures were recorded over time. Responses were compared to laboratory instructors' responses and Z-tests for proportions were used to test the differences in percentage correct at each time point for each palpation exercise. Overall the experiment showed that assigning students to certain cows will not improve their trans-rectal palpation training. However, asking students to identify specific landmarks with quantitative measurements did allow for more productive laboratory time and engaged students. The results of the present study also suggest that if there is limited time available for palpation instruction, choosing cows with behavior allowing easy handling is important to the educational process.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».