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Enregistrement W4403084211 · doi:10.1201/9781003579618-2

Let's Look at the Data: A Review of the Literature

2024· review· en· W4403084211 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Alexander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ALL INDICATIONS SUGGEST THAT CINEMEDUCATION IS HERE TO STAY. The use of film as a bona fide teaching tool appears to be occurring everywhere, from film-based, state-sanctioned continuing education classes for psychologists and social workers 1 , 2 to common utilization as an adjunct to psychotherapy. 3–5 Some residency programs have a regular “movie night” in which films are watched in their entirety and then discussed for learning purposes. 6 Entire courses are being offered based on movies that shed light on various aspects of the medical profession. 7 A recent issue of the International Review of Psychiatry was devoted to cinema, showcasing the worldwide appeal of film as a teaching tool and featuring authors from India, Denmark, New Zealand, Australia, and Canada (as well as prominent medical educators from the United States and the United Kingdom). 8 A few chapters in this landmark issue highlighted non-English-speaking films, such as those from Malaysia or from specific Indian cultures (Kannada, Tamil Nadu, Hindi), that are useful in graduate and medical education programs. Also, it’s no longer just film that is being used for teaching; many educators are now using clips from televised medical dramas in their medical and graduate programs. 9 , 10

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,328 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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