Élaboration d’une ressource d’information à l’intention des survivantes d’un cancer gynécologique et de leurs proches aidants : exposé sur le vécu et les méthodes
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article fait ressortir la nécessité de mieux informer les survivantes de cancer gynécologique (CG) et leurs proches aidants. Il vise à décrire le partenariat établi entre les patientes, les cliniciens et les chercheurs pour concevoir une ressource d’information fondée sur l’expérience et les données probantes. L’élaboration de cette ressource d’information a fait appel à plusieurs méthodes de recherche. Elle s’est déroulée en cinq étapes : 1) réunion de l’expertise nécessaire; 2) revue de la littérature; 3) ébauche de la ressource; 4) mise à l’essai; 5) diffusion de la ressource. La diversité des partenaires apportait l’expertise nécessaire à l’utilisation de multiples méthodes de recherche ayant produit des résultats utiles à chaque étape. Grâce à cette combinaison (partenariat diversifié et multiples méthodes de recherche), on a élaboré une ressource utile pour répondre à un manque observé par les utilisateurs des connaissances. La combinaison des caractéristiques décrites dans le présent article vient combler une lacune dans la procédure utilisée par les cliniciens et les chercheurs désireux d’élaborer des ressources d’information fondées à la fois sur l’expérience et la pratique.
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 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 | 0,083 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».