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Enregistrement W4396762231 · doi:10.1152/advan.00034.2024

Collaborative online international learning in physiology: a case study

2024· article· en· W4396762231 sur OpenAlexaff
Jose Ignacio Priego‐Quesada, Andresa M.C. Germano, Daniel Schmidt, Alberto Encarnación‐Martínez, Andressa L. Lemos, Carlos Sendra‐Pérez, Conrado Torres Laett, Emmanuel Souza da Rocha, Falk Zaumseil, Fran Oficial‐Casado, Inaê de Oliveira, Inmaculada Aparicio, Jesus A. Escalona-Navarro, Joaquín Martín Marzano‐Felisatti, Marina Gil-Calvo, Ignacio Catalá-Vilaplana, Niclas Masuch, Pedro Pérez‐Soriano, Roberto Sanchís-Sanchís, Felipe P. Carpes

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSantander Universities
Mots-clésMathematics educationComputer scienceMedical educationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the Collaborative Online International Learning (COIL) methodology is expanding, its use in physiology is still scarce. Our example COIL project of 7 weeks developed a sports-assessment service concept focused on physiology and biomechanics assessments. The program involved teams from Brazil, Germany, and Spain, comprising undergraduate and master's students. Students perceived extracurricular activities in this format as beneficial. Coaches also expressed positive views about such initiatives, noting benefits for students and their development.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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