A remote laboratory course on experimental human physiology using wearable technology
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
To help educators deliver their physiology laboratory courses remotely, we developed an inexpensive, customizable hardware kit along with freely available teaching resources. We based the course design on four principles that should allow students to conduct insightful experiments on different physiological systems. First, the experimental setup should not be constrained to laboratory environments. Second, students should be able to take this course without prior coding and electronics experience. Third, the hardware kit should be relatively inexpensive, and all other resources should be freely available. Fourth, all resources should be customizable for educators. The hardware kit consists of commercially available electronic components, with a microcontroller as its hub (Arduino friendly). All measurement systems can be assembled without soldering. The hardware kit is cost-effective (approximately the cost of a textbook) and can be customized depending upon instructional needs. All software is freely available, and we share all necessary codes in open-access online repositories for simple use and customizability. All lab manuals and additional video tutorials are also freely available online and customizable. In our particular course, we have weekly asynchronous physiology lectures and one synchronous laboratory session, where students can get help with their equipment. In this article, we only focus on the novel and open-source laboratory part of the course. The laboratory includes four units [data acquisition, ECG, electromyography (EMG), activity classification] and one final project. It is our intent that these resources will allow other educators to rapidly implement their own remote physiology laboratories or to extend our work into other pedagogical applications of wearable technology.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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