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Record W2142100746 · doi:10.7202/1023977ar

Le « prendre soin » de la santé (PSS) : une conception transdisciplinaire et inclusive de la pratique soignante et son intérêt pour améliorer les résultats de santé des jeunes aux prises avec le diabète

2014· article· fr· W2142100746 on OpenAlexaffvenue
Danielle Charron, Carole C. Tranchant, Emily Briand, Catherine Aquino‐Russell

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicDiabetes Management and Education
Canadian institutionsUniversity of New BrunswickUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La prévalence accrue des maladies chroniques, dont celles pour lesquelles la prévention est possible, met en relief certaines limites des perspectives de soins de santé couramment déployées. Nous soutenons qu’une meilleure compréhension du « prendre soin », qui ne se limite pas aux actes médicaux et infirmiers, ni à la science infirmière, est nécessaire pour améliorer les pratiques et les résultats de santé. Prendre soin de la santé (PSS), comprenant le « prendre soin de soi », est un concept plus large que l’observance du traitement et l’autogestion de la maladie ou de la santé. Cet article vise à explorer l’intérêt du PSS. Une recherche documentaire a été réalisée pour mieux cerner les particularités du PSS, en examinant les fondements philosophiques, théoriques et pratiques du « prendre soin » par rapport à d’autres approches, dont lecaring, et aux défis rencontrés. La problématique de santé des jeunes diabétiques et de leur famille sert d’ancrage à la réflexion proposée. Pour cette problématique, entre autres, la recension des écrits suggère que le PSS est porteur de possibilités pour améliorer l’accompagnement et la qualité de vie des personnes atteintes et pour développer l’agir préventif.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0080.037
Scholarly communication0.0120.010
Open science0.0020.010
Research integrity0.0050.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes2
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