OPTIMAX 2018 - a focus on education in radiology
Notice bibliographique
Résumé
This year, OPTIMAX was warmly welcomed by University College Dublin. For the sixth time students and teachers from Europe, South Africa, South America and Canada have come together enthusiastically to do research in the Radiography domain. As in previous years, there were several research groups consisting of PhD-, MSc- and BSc students and tutors from the OPTIMAX partner Universities or on invitation by partner Universities. OPTIMAX 2018 was partly funded by the partner Universities and partly by the participants. This year, five research projects were performed with a focus on education on dose- and image quality optimization. The research projects were: CT Simulation as an Active learning tool Redesigning a Radiography Practical Active Learning Space Does Radiographer Training Across Europe Alter Image Viewing Patterns and Decisions? An Investigation into the Use of Lead Shielding Protection in Abdominal Radiography Inter-user Variability in DXA Scanning and Analysis The summer school was concluded with a poster session and a conference, where the research teams presented their results. All five abstracts were submitted to the European congress of Radiology (ECR) and, when accepted, will be presented by the students as posters, or oral presentations. This book comprises of two sections, the first section contains several chapters about new educational applications for Radiology Education. The second section contains the research papers of the five research projects. Steering committee OPTIMAX 2018 Hogg P, School of Health Sciences, University of Salford, Greater Manchester, United Kingdom Buissink C, Department of Medical Imaging and Radiation Therapy, Hanze University of Applied Sciences, Groningen, The Netherlands Aandahl I, Department of Life Sciences and Health, Oslomet, Oslo, Norway Jorge J, Haute Ecole de Sante Vaud – Filie TRM, University of Applied Sciences and Arts of Western Switzerland, Lausanne, Switzerland O’Conner M, University College Dublin, Dublin, Ireland
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».