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Enregistrement W4200297084 · doi:10.30979/revabeno.v21i1.1232

E-learning em emergências médicas para estudantes de Odontologia

2021· article· pt· W4200297084 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista da ABENO · 2021
Typearticle
Languept
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo comparou duas pedagogias de ensino para lidar com emergências médicas em consultas odontológicas e avaliou o conhecimento de alunos do curso odontologia sobre emergências médicas. Este ensaio clínico randomizado envolveu 54 alunos do último ano do curso de odontologia da Universidade Federal de Santa Maria, divididos em dois grupos: alunos que receberam instrução por meio de aula expositiva tradicional presencial; e alunos que receberam a mesma instrução por meio do formato de ensino a distância. Os alunos foram alocados aleatoriamente aos grupos pelo site randomiser.org. Os dados foram obtidos por meio da comparação das pontuações recebidas pelos alunos ao responder a um questionário semiestruturado contendo indagações sobre implicações éticas e legais, e diagnóstico e manejo de emergências médicas em consultório odontológico antes e após a instrução. Antes da instrução, 96% dos alunos dos dois grupos desconheciam as implicações éticas e legais relacionadas à obrigação do dentista em lidar com emergências médicas. Após a instrução, os dois grupos aumentaram seus conhecimentos de forma semelhante, pois não houve diferença significativa na comparação entre o aprendizado sobre emergências médicas por meio de palestras e por meio do formato e-learning. Ambos os métodos de ensino apresentaram resultados satisfatórios, o que torna o método e-learning uma opção como estratégia didática.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,316 · 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