MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177296249 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.530.13

A Comparison of Commercial Anatomy Educational Software

2012· article· en· W3177296249 sur OpenAlexaff
Stefanie M. Attardi, Kem A. Rogers

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCLARITYSoftwareComponent (thermodynamics)Gross anatomyRendering (computer graphics)MultimediaSoftware engineeringHuman–computer interactionAnatomyComputer graphics (images)MedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An online version of an existing undergraduate, systemic human anatomy course is under development. To accommodate the laboratory component of the online section, commercially available anatomy educational software will be used to demonstrate 3D structures via application sharing within a virtual classroom. Eleven anatomy software programs were reviewed to determine their suitability, on the basis of: quality of digital models (resolution, comprehensiveness of anatomical structures and labels, inclusion of cross sectional anatomy), volumetric data used to create models, manipulation of models (virtual dissection, rotational axes, vantage points, rendering speed), program functionality (saving and sharing dissections, querying for structures, ease of use of the menu) and cost. The software we reviewed will not meet all of our online teaching needs. No program was found to have sufficient anatomical detail and visual clarity of digital models for the central nervous system (CNS). Supplementary online materials for the CNS component of the course will be developed to use in conjunction with one of the eleven existing software packages. Grant Funding Source : Departmental Funding

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetDigital Imaging in MedicineTravaux en français237 207