Stratégies de diffusion de l’information sur le cancer du sein – Trouver ce qui fonctionne
Bibliographic record
Abstract
Cette étude qualitative visait à cerner les meilleures stratégies de diffusion de l’information sur le cancer du sein. En novembre 2004, 28 entrevues téléphoniques ont été réalisées avec des survivantes du cancer du sein. Trois thèmes se sont dégagés de ces discussions : le choc du diagnostic; c’est au patient qu’il incombe de rechercher de l’information; les différents types d’information que veulent avoir les survivantes du cancer du sein. Afin de prendre connaissance de perspectives multiples, 12 groupes de discussion ont été tenus, au printemps 2005, auprès de survivantes du cancer du sein (n=127) et trois auprès de fournisseurs d’information (n=25). Les participants ont validé les thèmes et identifié deux programmes qui utilisaient des « pratiques exemplaires » dans la fourniture d’information destinée aux femmes aux prises avec le cancer du sein. Cet article souligne les résultats de l’étude, notamment les implications pour la pratique, la formation et la recherche.
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 | 0.029 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".