Body Painting of the Horse and Cow to Learn Surface Anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Gross anatomy is considered one of the most challenging subjects in teaching veterinary medicine. The use of body painting is reported in teaching surface human anatomy, but such reports are scarce in veterinary medicine. The aim of this study was to describe a practical session for teaching surface anatomy using body painting with second-semester students of veterinary medicine. Two practical sessions using live animals (equine and bovine) were offered with a focus on the locomotor and nervous systems and splanchnology. Students believed that the body painting sessions helped them to understand the localization of structures, promoting long-term retention and integration of knowledge, and to approach large animals with more self-confidence. Forty-nine students took three short theoretical and practical exams: a pre-test on splanchnology (Q1), an immediate post-test on splanchnology (Q2), and a post-test after 7 weeks on the locomotor and nervous systems (Q3). Correct answers for theoretical Q1 and Q2 were statistically different (2.04 and 3.11 out of 5, respectively; p < .001), and higher scores were found for Q3 compared with Q1 (2.49 and 1.02 out of 5, respectively). The most common error observed in practical Q1 was underestimation of the real size of organs such as lungs, rumen in cattle, and cecum in horses. The results showed that body painting sessions improved learning of anatomical concepts and could serve as a bridge between cadaver anatomy and living animal anatomy. More body painting sessions could be included in other semesters of the veterinary medicine curriculum to better integrate anatomy knowledge.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».