Autoprotection et protection émotionnelles: perspectives des enfants sur leur adaptation face au cancer et à la chimiothérapie de leur mère
Bibliographic record
Abstract
Peu de recherches ont examiné les perceptions des enfants sur leur vécu lorsque leur mère était diagnostiquée d’un cancer du sein et suivait un traitement de chimiothérapie. Ce projet de recherche avait pour but de décrire les perspectives des enfants et de suggérer des interventions qui aideraient ces derniers à gérer l’expérience d’une manière moins stressante. On a fait appel à des méthodes d’enquête naturalistes qualitatives. On a utilisé un échantillonnage raisonné pour recruter des enfants dont la mère avait subi une chimiothérapie pour un cancer du sein au cours des deux années précédentes. On a ainsi interviewé onze enfants soit individuellement soit avec leurs frères et/ou soeurs. Les enfants avaient entre sept et 21 ans. Le principal thème qui est ressorti de l’étude est l’ autoprotection et la protection émotionnelles . Par “autoprotection émotionnelle”, on entend la manière dont les enfants se protégeaient de leurs pensées et sentiments et dont ils se protégeaient vis-à-vis d’autrui. Le terme “protection émotionnelle”, lui, se rapporte à ce que les autres faisaient pour protéger émotivement les enfants. L’autoprotection et la protection émotionnelles renfermaient toutes deux des éléments concernant les domaines Conscience/Compréhension, Reconnaissance/Sentiments, Partage, et enfin, Changement/Aide. On propose des recommandations visant à aider les enfants, les parents, les infirmières et d’autres professionnels de la santé.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".