Visual Data in Education and Health Research: Historical Reflections and Current Prognostications
Notice bibliographique
Résumé
This commentary serves to explore the relationship between photography and medicine since the 1800s, in order to establish a contemporary link between the two, and thus to act as a renewed invitation for pedagogical consideration for educators and researchers. Three themes are developed: first, there is a strong link between the advancement of photography as a technical field and the advancement of medical practices and education since the 1800s in a way which invites renewed consideration. Second, there is a strong mandate to consider the explosion of visual images in our everyday and global virtual landscapes vis a vis social media for the ongoing purpose of excellent standards for education and research. And finally, the field of narrative medicine has gained significant recognition, bringing the arts into clinical practice and training of clinicians, further suggesting the value and importance of visual data in the field of education and research. These 3 themes are the building blocks for an exploration of the value of visual data, here to stay in virtual and public educational domains. Educators in health sciences and health-related studies are invited to consider the value and strategies of visual data towards curriculum development, as transformative tools, and in regards to their potential not only for education, but also for clinical practice and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,061 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».