Accessibility and Educational Standards in Human Osteology through Digital Learning Practices
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the growing use of digital tools in teaching human osteology, highlighting the need for standardized educational practices in biological anthropology and proposing ways to enhance accessibility and ethical guidelines through digital pedagogy. Digital tools are becoming more prominent in the teaching and education of human skeletal remains. Currently, no standards exist regarding educational practices utilizing digital pedagogical tools in biological anthropology. To better understand current practices of digital pedagogy for human osteology, a survey was distributed to professionals and students in biological anthropology inquiring about teaching methods in osteology-related courses. The goal of this survey was to gauge current applications of digital osteological pedagogy to serve as a foundation to initiate conversations around standard digital education in biological anthropology. The results indicate that, while most educators have access to physical remains, almost half of the survey participants incorporate digital tools in teaching. Additionally, we found that respondents almost unanimously believe digital tools should be included in our educational practices and that digital learning can improve accessibility to education. Incorporating pedagogical theories and current virtual anthropology research, we propose ways to move education and training in biological anthropology forward through digital pedagogical tools, training, and collections while promoting both standard educational and ethical practices.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».