The ‘Asabiyya-Driven Structuration of Women’s Breast Cancer in the Arab Region
Notice bibliographique
Résumé
The Arab region witnesses more than 60% of reported breast cancer cases detected at a late stage, stage III or higher. Establishing a well-founded regional network ensures maximum impact in regards to the implementation and success of preventative and early detection measures. This paper explores and evaluates the ‘asabiyya-driven structuration—the cohesive force of the group that gives it strength in facing its struggles for progressive reproduction—of influential agents for breast cancer prevention and early detection in the Arab region. The layers of the philosophical standing from Ibn Khaldûn’s concept of ‘asabiyya and the theoretical foundation of social systems theory, structuration theory, social network analysis, and social capital theory are peeled in order to explore and evaluate the context, constraints, social networks, autopoiesis, and social capital. Utilizing a qualitative research design, this study employs content analysis and in-depth interviews as data collection methods and NVivo as an analysis tool. Data is collected from 122 publications and knowledgeable informants employed by cancer agents, ministries of health, and World Health Organization offices in Egypt, Jordan, Morocco, and Oman. Findings reveal that countries with a national cancer control program witness local strengthening ‘asabiyya and ‘asabiyya-driven structuration, while those without a national cancer control program witness weakening local ‘asabiyya. Thus, strategic recommendations are proposed to accelerate the regional ‘asabiyya-driven structuration for preventative and early detection measures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».