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Enregistrement W3204459686 · doi:10.3138/jvme-2021-0031

Variables Affecting Veterinary Students’ Ability to Accurately Interpret Ovulation in Live Mare Palpation

2021· article· en· W3204459686 sur OpenAlexvenueno aff
Diana Fanelli, M Tesi, Alessandra Rota, Duccio Panzani, Francesco Camillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalpationMedicineOvulationTest (biology)BreedGynecologyVeterinary medicinePhysiologyInternal medicineAnimal scienceBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a veterinary medicine curriculum, students’ hands-on practice is essential but is still considered one of the major deficiencies in veterinary schools in Europe. After theoretical and basic practical training, students, under the control of experienced veterinarians (supervisors), monitored the reproductive cycle of embryo recipients by transrectal palpation and ultrasound. To evaluate the skills of students, the question “Has she ovulated?” was posed when a dominant follicle ≥ 35 mm was recorded in the previous day’s examination and a score of 1 or 0 was assigned in the case of a correct or incorrect answer (test palpation), respectively. Study 1 involved the retrospective evaluation of 3,509 test palpation records of 43 students (31 females, 12 males) and showed a statistically significant positive correlation between the number of test palpations performed and the proportion of correct answers. There was a statistically significant effect of the number of test palpations performed by each student, their gender, and the season on the correct answers. When performing > 50 test palpations, a statistical difference between gender was observed ( p < .05). Study 2 involved the prospective evaluation of 687 records on 52 standardbred or thoroughbred recipient mares collected from nine right-handed female students. The different mares, breed, occurrence of ovulation on the left or right ovary, and the presence of one or more large follicle(s) per ovary had no effect on the correct answers ( p > .05). Individual students’ performances were statistically different ( p < .05), ranging from 60% to 92%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2021
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