La théorisation enracinée dans l’étude de la transition des perceptions de l’état de santé de femmes atteintes d’un cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Être diagnostiquée d’un cancer du sein entraîne un changement important dans l’état de santé d’une personne provoquant un processus interne, soit une transition entre les perceptions de santé et de maladie. Ce processus interne reflète un processus social. La méthodologie de la théorisation enracinée permet de mettre en lumière ce processus. Le but de la présente étude est de proposer une modélisation de la transition des perceptions de l’état de santé de femmes diagnostiquées de ce cancer. Ainsi, 32 femmes, à divers moments dans la trajectoire de la maladie, ont été rencontrées lors d’une entrevue individuelle semi-dirigée. Les résultats illustrent que les perceptions de l’état de santé se modulent tout au long de la trajectoire de la maladie. La santé devient plus précieuse et le cancer surmontable. Les femmes redéfinissent leur état de santé en ne se déclarant pas malades du cancer du sein et en apprenant à vivre avec une épée de Damoclès au-dessus de leur tête.
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 | 0.019 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".