Using Ultrasound to Teach Female Reproductive Physiology Donald School Journal of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology, October-December 2009;3(4):73-76 73 Using Ultrasound to Teach Female Reproductive
Notice bibliographique
Résumé
Physiology ties together many related disciplines including anatomy, histology, biochemistry, and cell biology. Mastering the concepts of physiology is essential to understanding the principles of medicine. Learning physiology requires acquisition of facts, but this alone provides little in the way of useful knowledge. Currently, educators are challenged with the task of presenting physiology in a manner that encourages students to actively learn the required material. Didactic lectures were considered antiquated a century ago by Abraham Flexner when he reported on the status of medical education in the United States and Canada. Unfortunately, his comments did little to dissuade the use of lecture as a primary teaching method in medical education. Today we have the opportunity to develop new methods to present material in a manner that encourages active learning and understanding of concepts. Ultrasound imaging is a tool useful in presenting many organ systems in physiology. This is especially true of the female reproductive system. Ultrasound equipment can be used to develop still images of the ovaries, fallopian tubes, uterus, and the developing fetus. It can also provide video clips showing the reproductive organs in juxtaposition with the surrounding tissue or images of the fetus complete with heart sounds and vascular flow.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».