Implementing a Secondary Database as a Teaching Tool to Improve Genomic Literacy Among Dental Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advancements in precision medicine and precision dentistry have necessitated genomic literacy in healthcare professionals. Both the knowledge of genetics and data in primary biological databases are rapidly expanding beyond what is presented in textbooks. Dental students are often unfamiliar with the growing field of biological data and the tools used to analyse and interpret genetic information. APPROACH: To improve genomic literacy among dental students, we incorporated 'Bioinformatics for Dentistry', a dental-specific secondary database, as a teaching tool in the first year of the Doctor of Dental Surgery (DDS) program. This study aims to explore students' perspectives on using a secondary database as a tool for teaching and learning. EVALUATION: A convergent, parallel mixed-method study was conducted to explore student perception of the database as a teaching tool. Qualitative and quantitative data were collected from students' reflection assignments and surveys. Descriptive statistics and manifest content analysis were applied to analyse the survey data and reflection assignments, respectively. All (100%) students (n = 32) completed the assignment with reflective answers; 38% (n = 12) of the class completed the voluntary survey. Survey participants indicated that 'Bioinformatics for Dentistry' was easy to navigate and helpful for learning the genetics of tooth development. Codes from qualitative data were grouped into three categories, representing the benefit of the secondary database attributed by the students. IMPLICATIONS: Dental students positively valued the use of 'Bioinformatics for Dentistry' to learn the genetics of tooth development. This secondary database can improve genomic literacy to meet the challenge of the postgenomic era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».