Mucous Membrane Color Assessment Variability of Veterinary Students Using Either Colorimetric or Word-Based Scales
Notice bibliographique
Résumé
A colorimetric scale has the potential to be very useful as a training tool for students in veterinary training programs. The authors of this report hypothesized that clinically active, graduate level veterinary students would assess mucous membrane color with greater consistency using an image-based system than with traditional word-based techniques. Third- and fourth-year veterinary students were asked to evaluate 10 canine gingival mucosa images and rate them with either an image-based scale designed by the authors or a word-based system. Although the mean absolute deviations from the median values were greater for the word scale (0.22) than for the image scale (0.20) indicating increased variation, mixed model analysis did not demonstrate these differences were significant ( p = .120). Based on this data it is possible that prior image and word-based instruction made it easier for the students to differentiate mucous membrane colors, or that the majority of the students were multimodal learners rather than single-type learners, making previous instruction techniques effective regardless of whether they were visual or read/write based. The authors recommend that future investigators both evaluate previous student instruction and consider administering visual, auditory, read/write, kinesthetic (VARK) tests when investigating potential learning aids in veterinary medicine.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».