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Enregistrement W4389023884 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.580.10

The Development of a Globally Accessible Interactive Anatomy Web Atlas

2017· article· en· W4389023884 sur OpenAlexaff
Alexa Mordhorst, Monika Fejtek, Amir M. Siddiqui, Claudia Krebs

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractivityComputer scienceVariety (cybernetics)Formative assessmentMultimediaMedical educationMedicinePsychologyArtificial intelligenceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I nformation gained from cadavers is instrumental and applicable to a range of academic courses in health care programs. Despite being foundational, cadavers do not travel to other learning environments, such as clinical skills or small group learning. Furthermore, students may not have access to labs at irregular hours, or access to a TA when studying individually, thus creating inefficiency in their review. Additionally, it is often challenging for students to use lab time productively, since it is commonly a students first exposure to a specimen or region. This results in time being spent on dissecting techniques as opposed to thorough learning of the specimen. When considering these difficulties faced by students, we asked ourselves how to make the anatomy lab mobile, allowing access to cadaver‐based information anytime, anywhere . To then tackle these barriers we developed an interactive comprehensive e‐atlas. Open access to cadaveric material would promote efficient lab preparation, post‐lab practice, and encourage integration of anatomy in other courses. From our previously developed interactive radiology tool; students found the easy access and interactivity critical to its success. This e‐atlas is populated with clickable photographic images and a variety of interactive quizzes and modules. A formative assessment component within this tool increases its utility, giving users the means to control their learning. We want to challenge students to think in different ways, and test them without the help of multiple‐choice options. By asking type‐in questions, we aim to simulate more situational learning (eg. in an OR or on the wards) where questions may be asked on the spot. The use of secondary questions additionally challenges users to think about physiology in the context of anatomy. Student feedback identified when anatomy is synthesized with different pieces of curricula, it adds depth to learning and understanding. The primary objective of the e‐atlas is to develop a mobile and supplemental anatomy tool, encouraging self‐directed study and improved preparation for labs. The e‐atlas was developed by photographing cadaveric specimens and subsequently editing the photos in Adobe Photoshop. After imperfections were removed, color masks were created highlighting structural features. A consistent color code was used for repeated structures, creating a pattern in the learner's mind. I mages were coded in html5 for web publication. A list of structures accompanies each image. W hen a name is clicked, it s structure is highlight ed on the photo. The landing page of clincalanatomy.ca contains boxes corresponding to chapters in an atlas. Clicking a box takes the user to the central hub of learning resources for that body region. This layout shows the user what is available to them, letting them decide how to best proceed in their learning. Results of the website and interactive e‐atlas are available for use at clinicalanatomy.ca. An interactive e‐atlas gives students flexibility to study anatomy how and when they prefer. Th e ability to openly access cadaver materials will streamline anatomical learning in fast paced and dense health care programs around the globe.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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