Explorando potencialidades para a criação de rede de apoio social a mulheres lusófonas que vivem com câncer de mama em Toronto, Canadá
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health indicators tend to be altered due to the participation of people in social networks. Objective: To find out ideas of individuals belonging to Portuguese speaking communities in Toronto, Canada, about the possibility of creating a social support network for women experiencing breast cancer. Method: Nineteen participants of the present ethnographic and critical study answered to questions, providing their opinions regarding to the social support network and its positive and negative aspects. Also, the participants suggested other possible individuals who could participate and help in the creation of such network. Discussions were transcribed, analysed and coded using qualitative software called Atlas ti 6.0. Results: The main components for the creation of the social support network were: the demystification of breast cancer and its prevention, emphasis in health education, dissemination of the need of volunteers and a direct social support to those women. The positive aspects were the participation of oldest women as social leaders and the utilization of schools and religious institutions for publicity. Negative aspects that were perceived as barriers are: the belief that breast cancer is a disease lived by women, the lack of knowledge about its cure and rehabilitation, as well as a collective sensitiveness to it. Also, about the participation of community leaders, the suggestions were: diplomats, priests and pastors, schools directors and communication entrepreneurs. Conclusion: The creation of the social support network should consider the cultural sensitiveness and the inner diversity of the consulted Portuguese speaking communities. Due to the insufficient number of Angolan participants to sustain a major analysis, a special recommendation was that Angolan social leaders and professionals should be invited to design the structure of such network according to their specific cultural traits.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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 ».