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Enregistrement W3174878037 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.lb28

The LINDSAY Virtual Human Project: Anatomy and Physiology Come to Life

2012· article· en· W3174878037 sur OpenAlexaff
Heather A. Jamniczky, Christian Jacob, Scott Novakowski, Timothy Davison, Sebastian von Mammen, Carey Gingras, Scott Steil, Mike Paget, Benedikt Hallgrímsson, Bruce Wright

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Computer scienceHuman–computer interactionSoftwareVisualizationHuman anatomyMultimediaInterface (matter)Artificial intelligenceAnatomyMedicineProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The LINDSAY Virtual Human Project encompasses anatomy teaching and physiology simulation for medical education. We have built a novel visualization and simulation framework that allows instructors and students to interact with three dimensional anatomical models and physiological simulations in real time. These tools allow the creation of learning objects in a number of forms, intended for use by both instructors and students. These tools are inquiry‐learning ready and include features designed to make the creation and dissemination of learner‐centered content easy and accessible. The software uses a unique, visual programming language that harnesses the power and versatility of agent‐based modeling. Users can therefore create, save, and modify presentations and simulations, and the objects created can be stored and linked hierarchically to explore anatomy and physiology at multiple scales. We aim to take advantage of recent exciting advances in portable touch interface technology. Our presentation software is currently in beta‐release, with planned full release in Spring of 2012. Our simulation software is planned for beta‐release in Summer of 2012.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,314

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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