Anatomy as embodied resistance in an age of digital abstraction
Notice bibliographique
Résumé
Amid the accelerating integration of digital technologies in the health professional education, anatomy education with an emphasis on engagement with real human bodies can provide a crucial counterweight to digital abstraction. Rapid advances in artificial intelligence and algorithm-driven medicine may lead to the intrinsic value of embodied human experience being overlooked. Hands-on anatomy education-through practices such as dissection and direct engagement with human remains-can reaffirm the reality of the human body and nurture the empathy and ethical reflection essential for an empathy-grounded practice in the health professions. By engaging directly with the body, learners experience a tactile encounter that transcends what digital simulations and abstract data can offer. Grounded in phenomenology and the concept of the "lived body," this approach challenges the notion that our physical existence can be entirely captured by computational models. Instead, it emphasizes that the sensory, emotional, and ethical dimensions of human existence are crucial for both medical understanding and compassionate practice. Throughout history, anatomical inquiry has long served as a site for confronting mortality, identity, spiritual inquiry, and social inequities. The concept of the anatomical gaze onto the human body illustrates how historical practices of dissection and anatomical illustration reveal the power dynamics and ethical challenges inherent in observing and interpreting the human body. In an age where online interactions increasingly shape human connection, the tactile lessons of anatomy provide a vital safeguard against the erosion of empathy and the dehumanization of patient care. Thus, anatomy education is both an ethical and political imperative today: By grounding future healthcare professionals in the tangible realities of human existence, anatomy education will need a balanced approach-one that embraces technological advancements while honoring the complexity and dignity of the human body.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,057 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».