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Enregistrement W2150169723 · doi:10.7202/1028102ar

La théorisation enracinée dans l’étude de la transition des perceptions de l’état de santé de femmes atteintes d’un cancer du sein

2015· article· fr· W2150169723 sur OpenAlexaffvenue
Maude Hébert, Frances Gallagher, Denise St‐Cyr Tribble

Notice bibliographique

RevueApproches inductives Travail intellectuel et construction des connaissances · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Être diagnostiquée d’un cancer du sein entraîne un changement important dans l’état de santé d’une personne provoquant un processus interne, soit une transition entre les perceptions de santé et de maladie. Ce processus interne reflète un processus social. La méthodologie de la théorisation enracinée permet de mettre en lumière ce processus. Le but de la présente étude est de proposer une modélisation de la transition des perceptions de l’état de santé de femmes diagnostiquées de ce cancer. Ainsi, 32 femmes, à divers moments dans la trajectoire de la maladie, ont été rencontrées lors d’une entrevue individuelle semi-dirigée. Les résultats illustrent que les perceptions de l’état de santé se modulent tout au long de la trajectoire de la maladie. La santé devient plus précieuse et le cancer surmontable. Les femmes redéfinissent leur état de santé en ne se déclarant pas malades du cancer du sein et en apprenant à vivre avec une épée de Damoclès au-dessus de leur tête.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,017
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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