Balancing Innovation and Living Experience: The Role and Limits of Modern Technological Approaches to Anatomy Education across Disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Human anatomy, the study of the human body’s structure, is the foundation of health and medical sciences. Over time, its exploration has expanded beyond medicine, finding applications in diverse fields such as therapy, creative and performing arts, kinesiology, and engineering. Despite the widespread use of anatomical knowledge across diverse disciplines, there is a significant knowledge gap in that these various disciplines do not learn educational methods from one another; there is thus a great (and as-yet unexplored) opportunity for interdisciplinary learning and innovation. This narrative review explores the trending methods of instruction in anatomy education across disciplines, focusing on the application, successes, and limitations of modern technological tools – including 3D visualization systems, virtual and augmented reality (VR & AR), advanced imaging modalities, and 3D printing. This review also critically examines how state-of-the-art technology commonly overshadows living anatomy, where our own bodies are the original instructional tool of anatomical education. By integrating insights from multiple disciplines, this narrative review offers insight on how living anatomy can complement the innovative technological advancements, and why it would manifest as a balanced, holistic approach to teaching and learning human anatomy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».