De l’expérience du cancer à l’activité de patiente-partenaire : travailler (avec) les émotions dans l’accompagnement des patientes en cancérologie
Notice bibliographique
Résumé
L’implication de patientes-partenaires dans des équipes soignantes rejoue un processus d’attribution et de délégation des tâches relatives à la prise en charge des patientes. Ces patientes-partenaires réalisent un travail émotionnel dans le quotidien de leurs missions d’accompagnement des patient·e·s atteint·e·s de cancer, qui a été présent tout au long du processus de leur reconversion professionnelle. Dans la mesure où les espaces médicaux et scientifiques ont toutefois généralement tendance à offrir un accueil réservé à l’expression des émotions, les patientes-partenaires sont amenées à mobiliser différentes stratégies de régulation sur elles et sur les patient·e·s qu’elles accompagnent. Ce travail émotionnel participant de l’équilibre des relations entre patient·e·s et soignant·e·s, les émotions constituent, en définitive, tout autant un support de valorisation de l’activité d’accompagnement des patient·e·s, qu’une forme d’acculturation au monde des soignants. Si le temps passé à réaliser ce travail montre qu’il est une des composantes essentielles du processus de professionnalisation de ce nouveau métier, cela vient aussi réinterroger le(s) modèle(s) relationnels et pourrait assouplir le rapport des soignants aux émotions.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».