S’aider à vivre ou les défenses positives face au cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
À partir de la lecture des interviews de huit femmes, nous avons mis en exergue les défenses positives mises en place lors de la maladie. La mise en mots permet de situer, de définir et de circonscrire la maladie avant de l’inscrire dans une histoire, son histoire: faire sien cet événement, le relier aux autres et donner sens à sa vie. L’entourage apparaît comme une aide à la combativité tant sur un plan conjugal, familial, amical que professionnel. Le monde médical permet d’être reconnu comme partenaire dans les choix et les traitements proposés. Cette tumeur, élément étranger et contrariant la bonne marche du corps, a rompu une sorte d’alliance naturelle. Il y a à rétablir un pont, faire de ce corps un allié. Et cela passe par oser dire et oser être, pour enfin aborder l’après-cancer de manière plus sereine. Chacune de ces étapes est animée, insufflée par la vie spirituelle des femmes interrogées et va leur permettre, malgré des hauts et des bas, un soutien moral et ouvrir à des initiatives positives.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".