Histoscope: A Web-Based Microscopy Tool for Oral Histology Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Histology, the study of tissue structure under a microscope, is one of the most essential yet least engaging topics for health professional students. Understanding tissue microanatomy is crucial for students to be able to recognize cellular structures and follow disease pathogenesis. Traditional histology teaching labs rely on light microscopes and a limited array of slides, which inhibits simultaneous observation by multiple learners, and prevents in-class discussions. We have developed an interactive web-based microscopy tool called "Histoscope" for oral histology in this context. METHODS: Good quality microscope slides were selected for digital scanning. The slides were scanned with multiple layers of z-stacking, a method of taking multiple images at different focal distances. The digital images were checked for quality and were archived on Histoscope. The slides were annotated, and self-assessment questions were prepared for the website. Interactive components were programmed on the website to mimic the experience of using a real light microscope. RESULTS: This web-based tool allows users to interact with histology slides, replicating the experience of observing and manipulating a slide under a real microscope. Through this website, learners can access a broad array of digital oral histology slides and self-assessment questions. CONCLUSIONS: Incorporation of Histoscope in a course can shift traditional teacher-centered histology learning to a collaborative and student-centered learning environment. This platform can also provide students the flexibility to study histology at their own pace.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle