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Enregistrement W2099156902 · doi:10.1177/1097184x13501177

Moving through Illness with Strong Backs and Soft Fronts

2013· article· en· W2099156902 sur OpenAlexaff
Lisa Wenger

Notice bibliographique

RevueMen and Masculinities · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Context (archaeology)Social psychologyIdentity (music)Value (mathematics)Grounded theoryPsychologyHelp-seekingQualitative researchSociologyPsychiatryMental healthComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As researchers consider the “problem” of men’s health-related help-seeking, more limited attention has been devoted to gender dynamics in how men with cancer work with lay and professional supports during illness. This article helps address that gap by presenting a substantive theory of men’s help-seeking in the context of cancer. Developed using a grounded theory methodology engaging thirty men, results indicate that as men experienced cancer as a “biographical disruption” they used help-seeking to both resist and adapt to illness-related identity threats. “Help-seeking with a strong back” allowed men to build resources important to resisting shifts. In contrast, “help-seeking with a soft front” enabled men to obtain help to acknowledge and adapt to disruptions. Although both forms of help-seeking had value, most men experienced help-seeking with a strong back as unproblematic and consistent with masculine ideals, while help-seeking with a soft front was less anticipated, less welcomed, and less comfortable amid gendered norms discouraging expressions of vulnerability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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