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Enregistrement W4401575707 · doi:10.3138/jvme-2024-0036

Development and Integration of Models for Teaching Ram Breeding Soundness Examinations in Veterinary Education

2024· article· en· W4401575707 sur OpenAlexvenueno aff
Kate J. Flay, Ruby L.Y. Cheung, Rebecca S. V. Parkes, Gareth Fitch, Santiago Alonso Sousa, Jannie Wu, Susanna Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalpationObjective structured clinical examinationSoundnessContext (archaeology)Medical educationCompetence (human resources)CoachingBest practiceAccreditationMedicineVeterinary educationMedical physicsComputer sciencePsychologyRadiologyCurriculumPedagogyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proficiency with ram breeding soundness examinations requires competency with palpation, a skill that can be difficult to teach and assess. There are limited small ruminant clinical skills models available, despite the advantages they offer in veterinary education. We developed reusable models for teaching ram breeding soundness examinations, focusing on scrotal assessment and palpation. Then we integrated these models into a practical session where multiple clinical aspects were included. We created anatomically normal ("sound") testes using 3D modeling software before editing these to display common abnormalities ("unsound" testes). Then, we 3D printed two-part molds and cast the silicone testes. Testes were inserted into siliconized, lubricated stockings facilitating free movement during palpation. Scrotal sacs were sewn from polar fleece and suspended to mimic natural orientation in a live, standing ram. As well as for scheduled classes, we used the models as a station in our course's Objective Structured Clinical Examination (OSCE) assessment. Our models offer advantages in the veterinary education context. Their relatively low cost and durability facilitates their classification as "open access" within our skills lab for student deliberate practice outside scheduled classes. They provide a uniform student learning experience that does not rely on live animals or clinical case load and aligns with best-practice recommendations from accrediting bodies. Student engagement and OSCE outcomes were good, but going forward it would be ideal to collaborate with a program that uses live rams for teaching and assessing this skill to directly examine the impact of our models on confidence and competence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,450
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,111 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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