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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".