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Enregistrement W3092287556 · doi:10.1002/ase.2024

Exploring the Utility and Student Perceptions of Synthetic Cadavers in an Undergraduate Human Anatomy Course

2020· article· en· W3092287556 sur OpenAlexaff
Nicolette Richardson, Derek P. Zwambag, Kristen McFall, David M. Andrews, Diane E. Gregory

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of WindsorWilfrid Laurier UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaverGross anatomyAnatomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthetic cadaver is a high-fidelity model intended to replace or supplement other anatomy learning modalities. Academic attainment and student perceptions were examined in an undergraduate human anatomy course using a combination of plastic models and synthetic cadavers to learn lower body anatomy ("Experimental group"), compared to a Historical group who used only plastic models. Grades on an upper body test, for which both groups used only plastic models, were compared to ensure that no academic differences existed between groups (P = 0.7653). Students in the Experimental group performed better on the lower body test for which they used both plastic models and synthetic cadavers (median = 73.8% (95% CI: 72.0%-75.0%) compared to the Historical group (70.1% (95% CI: 68.3%-70.7%), P < 0.0001); however, less than half of students (49%) attributed this to the synthetic cadavers. Students' perception of laboratory resources (P < 0.0001) and learning experience (P < 0.0001) both improved with the addition of synthetic cadavers compared to using only plastic models, and 60% of students in the Experimental group agreed that the synthetic cadavers would be a key reason that they would choose that institution for undergraduate studies. This investigation showed improved student grades when plastic models and synthetic cadavers were combined, in addition to improved student perceptions of the learning experience. Results of the student questionnaires also suggested that although synthetic cadavers carry a notable up-front cost, they may be a useful recruitment tool for institutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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