Virtual Microscopy in Histopathology Training: Changing Student Attitudes in 3 Successive Academic Years
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
Several veterinary faculties have integrated virtual microscopy into their curricula in recent years to improve and refine their teaching techniques. The many advantages of this recent technology are described in the literature, including remote access and an equal and constant slide quality for all students. However, no study has analyzed the change of perception toward virtual microscopy at different time points of students' academic educations. In the present study, veterinary students in 3 academic years were asked for their perspectives and attitudes toward virtual microscopy and conventional light microscopy. Third-, fourth-, and fifth-year veterinary students filled out a questionnaire with 12 questions. The answers revealed that virtual microscopy was overall well accepted by students of all academic years. Most students even suggested that virtual microscopy be implemented more extensively as the modality for final histopathology examinations. Nevertheless, training in the use of light microscopy and associated skills was surprisingly well appreciated. Regardless of their academic year, most students considered these skills important and necessary, and they felt that light microscopy should not be completely replaced. The reasons for this view differed depending on academic year, as the perceived main disadvantage of virtual microscopy varied. Third-year students feared that they would not acquire sufficient light microscopy skills. Fifth-year students considered technical difficulties (i.e., insufficient transmission speed) to be the main disadvantage of this newer teaching modality.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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