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Enregistrement W4412670246 · doi:10.1002/ase.70098

The Global Neuroanatomy Network: A new repository of open educational resources

2025· review· en· W4412670246 sur OpenAlexaff
Kirsten Brown, Peter J. Vollbrecht, Ronnie E. Baticulon, Dara M. Cannon, Valeria Forlizzi, Doris George Yohannan, Eustathia Lela Giannaris, Amanda Meyer, Siobhán S. McMahon, Mikaela L. Stiver, Matthew Vilburn, Laura Y. Whitburn, Melissa A. Carroll

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAmerican Association for Anatomy
Mots-clésNeuroanatomyMedical educationEducational resourcesComputer sciencePsychologyMedicineNeurosciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many parts of the world, especially low- and middle-income countries, lack access to supplemental, time-efficient, and engaging teaching resources. Additionally, many anatomy educators may feel ill-equipped to teach in neuro-related fields. To address these issues, the Global Neuroanatomy Network (GNN) is a new repository of open educational resources (ROER) developed for neuroanatomy educators worldwide. The GNN expands on existing ROERs within health professions and anatomical sciences education while filling the neuroanatomy gap through peer-reviewed, multilingual teaching resources and clinical cases. Funded by the American Association for Anatomy, the GNN is freely available to neuroanatomy educators at all academic institutions. GNN members can submit their teaching resources or clinical cases for peer review and view or download content that global colleagues have submitted. The GNN aims to enhance neuroanatomy education by creating and supporting the expansion of a novel repository and further growing a community of neuroanatomy educators.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,016

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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