Comparison of Fine Arts– and Pathology-Based Observational Skills Training for Veterinary Students Learning Cytology
Notice bibliographique
Résumé
Keen observational skills are essential for veterinarians; however, the development of these skills is not usually an explicit part of the veterinary curriculum. Fine arts-based (FAB) observation training has been shown to improve medical students' observational skills and might also improve veterinary students' observational skills. We compared FAB and pathology-based (PB) observation training in a veterinary cytology course. Students initially wrote a pre-test in which they described two cytology images and one art image, followed by participation in either FAB or PB observation training. Both groups completed a similar post-test immediately after training and a delayed post-test 4 weeks later following instruction in cytology. Differences between groups were noted only in the immediate post-test cytology descriptions. The PB group used significantly more specific vocabulary terms and significantly more accurate observations than the FAB group, suggesting an immediate benefit to the discipline-specific information gained in the PB observation training. In the delayed post-test, results for both groups were similar. The FAB group significantly increased their use of specific vocabulary terms and maintained but did not increase accurate observations following cytology instruction, while accurate observations decreased significantly for the PB group. The FAB group might have been able to generalize their observation skills to the discipline of cytology and to better retain these skills. Neither type of training resulted in both achievement and maintenance of the highest recorded scores for accurate observations. Both FAB and PB training led to improved observational skills, and explicit observation training may be useful for veterinary students.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».