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Enregistrement W3095536827 · doi:10.5041/rmmj.10423

Post-Mortem Pedagogy: A Brief History of the Practice of Anatomical Dissection

2020· article· en· W3095536827 sur OpenAlexafffund
Connor T. A. Brenna

Notice bibliographique

RevueRambam Maimonides Medical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDissection (medical)Human bodyMedicineAfterlifePsychologyAnatomyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anatomical dissection is almost ubiquitous in modern medical education, masking a complex history of its practice. Dissection with the express purpose of understanding human anatomy began more than two millennia ago with Herophilus, but was soon after disavowed in the third century BCE. Historical evidence suggests that this position was based on common beliefs that the body must remain whole after death in order to access the afterlife. Anatomical dissection did not resume for almost 1500 years, and in the interim anatomical knowledge was dominated by (often flawed) reports generated through the comparative dissection of animals. When a growing recognition of the utility of anatomical knowledge in clinical medicine ushered human dissection back into vogue, it recommenced in a limited setting almost exclusively allowing for dissection of the bodies of convicted criminals. Ultimately, the ethical problems that this fostered, as well as the increasing demand from medical education for greater volumes of human dissection, shaped new considerations of the body after death. Presently, body bequeathal programs are a popular way in which individuals offer their bodies to medical education after death, suggesting that the once widespread views of dissection as punishment have largely dissipated.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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