Optimal practice schedule for visually occluded task learning
Notice bibliographique
Résumé
A current transformation within surgery is the development of minimally invasive techniques, particularly laparoscopy. Practice is required to reach competency in laparoscopic skills and, because the level of surgical skill is directly related to the outcome of the operation, highlights the importance of competence, which in turn is acquired through skill acquisition and retention. There is an advantage if skill acquisition is hastened and re-training time for surgeons is reduced. Laparoscopic surgery requires the surgeon to function with their vision occluded and observe their work on a monitor above the patient and off to one side. As depth perception is removed and instruments have a limited range of motion that means reduced degrees-of-freedom. Training laparoscopic techniques using a simulator such as the 3-Dmed® laparoscopic training device can shorten operating times, increase operative skills, and reduce the risk of complications. The objective of this study is to determine an optimal practice schedule for surgeons learning laparoscopic surgical techniques through a re-examination of the findings of both Shea & Morgan (1979) and Hynes-Dusel (2002) who found conflicting results when it came to the efficacy blocked as opposed to random practice as it relates to skill acquisition and retention. Research will assess random versus blocked training using a 3-Dmed® device. Participants will be taught three motor tasks under blocked (low contextual interference) or random (high contextual interference) sequence of presentation. Retention tests will be conducted after 10 min. (short-term retention) and 10 days (long-term retention).
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.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».