Development of a Secondary Dental-Specific Database for Active Learning of Genetics in Dentistry Programs
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
OBJECTIVES: Dental students study the genetics of tooth and facial development through didactic lectures only. Meanwhile, scientists' knowledge of genetics is rapidly expanding, over and above what is commonly found in textbooks. Therefore, students studying dentistry are often unfamiliar with the burgeoning field of genetic data and biological databases. There is also a growing interest in applying active learning strategies to teach genetics in higher education. We developed a secondary database called "Genetics for Dentistry" to use as an active learning tool for teaching genetics in dentistry programs. The database archives genomic and proteomic data related to enamel and dentin formation. METHODS: We took a systematic approach to identify, collect, and organize genomic and proteomic tooth development data from primary databases and literature searches. The data were checked for accuracy and exported to Ragic to create an interactive secondary database. RESULTS: "Genetics for Dentistry," which is in its initial phase, contains information on all the human genes involved in enamel and dentin formation. Users can search the database by gene name, protein sequence, chromosomal location, and other keywords related to protein and gene function. CONCLUSIONS: "Genetics for Dentistry" will be introduced as an active learning tool for teaching genetics at the School of Dentistry of the University of Alberta. Activities using the database will supplement lectures on genetics in the dentistry program. We hope that incorporating this database as an active learning tool will reduce students' cognitive load in learning genetics and stimulate interest in new branches of science, including bioinformatics and precision dentistry.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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