Journal of Health Psychology
Notice bibliographique
Résumé
Reprints and permission: sagepub.co.uk/journalsPermissions.nav DOI: 10.1177/1359105311429202 hpq.sagepub.com Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer and among the top leading causes of cancer death in women (Canadian Cancer Society, 2010). Based on Canadian Cancer Society statistics, approximately 450 Canadian women were diagnosed with breast cancer each week in the last year, and 88 % of breast cancer survivors (BCS) show a 5-year survival rate following diagnosis (Canadian Cancer Society, 2010). Survival statistics are promising for BCS (Saxton & Delay, 2010), although they do not portray the emotional health challenges that often reduce quality of life in the early survivorship period (Bloom, Stewart, Chang, & Banks, 2004). In particular, breast cancer diag-nosis and treatment is significantly linked to emotional distress (Carver, Smith, Petronis, & Antoni, 2006; Deimling et al., 2006; Vivar & McQueen, 2005) including recurring negative emotions such as anger, guilt, fear, and anxiety, and depression symptoms (Hadd, Sabiston, Passion in breast cancer survivors: Examining links to emotional well-being
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,370 | 0,103 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».