Incorporating Stories of Sedatives, Spoiled Sweet Clover Hay, and Plants from the Amazon Rainforest into a Pharmaceutical Chemistry Course To Engage Students and Introduce Drug Design Strategies
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
This article describes three historical cases of drug discovery and how they were adapted as examples to teach chemical analysis to students pursuing a pharmacy (UK MPharm) and pharmaceutical sciences (BSc Pharmaceutical Sciences) degree. The selected cases were the synthesis of benzodiazepines and the discovery of warfarin and neuromuscular blocking agents. These examples present some peculiarities as they were developed in special circumstances and without the assistance of modern chemical analysis techniques. By incorporating these examples in a pharmaceutical chemistry class, the students became aware of the importance of chemical knowledge in overcoming technical limitations. Moreover, the examples were designed to stimulate the interest of the students in the subject. Three case studies including drug discovery examples were implemented in a chemistry module delivered to pharmacy students. The views of the students (48 MPharm and 7 BSc pharmaceutical sciences) about these lectures was obtained by using a questionnaire. After delivering the lectures, the majority of the students (64%) thought that understanding the history behind some scientific discoveries was important for them. Additionally, they considered that the selected historical examples were not only interesting but useful to understand the material delivered in the pharmaceutical chemistry module (75% of the students).
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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 | 0,001 |
| 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