Notice bibliographique
Résumé
Skills and development: The way undergraduate dental students have been taught and their methods of learning have evolved over decades. Education methods and needs: Perhaps the most rapid and exponential changes have been in the last two decades with the introduction and utilisation of digital media platforms and social media capabilities. Academic and clinical aspects of dentistry are divided within the curriculum, but less consideration and logic are exercised when focusing on the methods of delivering education and the students’ own preferences, capabilities and adaptation towards learning. Technology and dental education and what we believe: In higher education, closed questionnaires were provided to both dental students (50) and teachers (10) relating to delivery methods and their beliefs regarding education techniques available. Opinions regarding these methods still differ amongst dental teachers and students, with an affinity from the dental students towards the use of emerging technology available in dentistry. However, the questionnaires revealed both groups preferred education via direct care on patients more than any other method of education. Conclusion: The literature would indicate some progress made within the dental profession relating to the use of digital media, advanced technology and improved dental software, however, this has not yet been transferred to dental higher education, despite an accessible and obvious availability of modern resources and techniques.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».