Notice bibliographique
Résumé
Concerns about survivorship and the needs of cancer survivors are occurring with increasing frequency (Ferral, Virani, Smith & Juarez, 2003; Curtiss & Haylock, 2006). Advances in the diagnosis and treatment of cancer have resulted in an ever-growing cadre of individuals who are survivors of the disease. In United States alone, there are more than 10 million cancer survivors (ACS, 2005). In Canada, there are almost 800,000-a comparable number given the country's population (NCIC, 2006). Approximately 60% of adults who are diagnosed with the disease and 78% of the children are alive at five years (ACS, 2005). Given the expectation that the number of people diagnosed with cancer will double in the next 40 years, we can expect the number of survivors will also continue to increase. Living after a diagnosis of cancer and its subsequent treatment is not without its challenges. We are only now beginning to recognize some of the concerns and issues survivors face and what a vulnerable population these individuals constitute. The growing number of individuals in our midst has allowed us to start learning about the challenges survivors can face on a daily basis. Their voices are being heard as advocacy group representatives speak out about their needs and the gaps in cancer service delivery. We are beginning to identify the spectrum of late complications survivors may experience with the potential to compromise quality of life. We are also beginning to recognize that the late and long-term effects are more prevalent, serious, and persistent than was originally expected.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».