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Enregistrement W3158876112 · doi:10.3138/jvme-2020-0075

Use of Online Resources to Study Cardiology by Clinical Veterinary Students in the United Kingdom

2021· article· en· W3158876112 sur OpenAlexvenueno aff
Khalil Saadeh, Victoria L. Henderson, Sharmini Julita Paramasivam, Kamalan Jeevaratnam

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineSocial mediaCardiologyResource (disambiguation)MedicineMedical educationVeterinary medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online resources are being increasingly used by veterinary students to complement their learning. However, their use by veterinary students, especially for cardiology learning, remains poorly understood. This article investigates the extent to which clinical veterinary students use online resources to study cardiology and whether this is affected by factors of gender, age, year of study, or entry status. This was a questionnaire-based study distributed to clinical veterinary students across eight UK universities and achieved 213 respondents. The lecturer was the most preferred resource except for direct entry students and students aged 27 or more, who preferred recommended textbooks. Some 95.3% of students use search engines to research cardiology topics, and 93.4% indicated that they would first search for answers online rather than contacting their instructor. Online video clips were popular as 71.8% of students accessed them at least once per week for cardiology learning. Of those students, 89.3% found online videos useful for understanding cardiological concepts. Social media was only rarely used (6.6%) to discuss cardiology information. Nonetheless, most students (64.3%) stated that they would enjoy interacting with course material on an instructor-led social media page. Despite most students (62%) not automatically trusting online resources, only 46.9% of students indicated that they verify online cardiology information. Online resources play an important role in complementing traditional resources in cardiology learning and suggest that some level of academic oversight may be necessary to ensure students use these resources in an appropriate manner.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,689
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,041 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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