Émergence et développement de l’oncologie au Québec : collaboration, compétition et défis organisationnels, 1900-2005
Bibliographic record
Abstract
Objectifs : le principal objectif de notre projet doctoral consiste à mettre en relief les transformations qui ont marqué le développement de l’oncologie et de la lutte contre le cancer au Québec au 20e siècle. Pour ce faire, nous nous sommes penchées sur trois niveaux d’analyse : 1) le niveau micro aborde l’organisation des services médicaux au sein d’une organisation hospitalière, soit l’Hôtel-Dieu de Québec. 2) Le niveau méso analyse une lutte professionnelle, soit la lutte entre les hématologues et les oncologues médicaux pour la reconnaissance de l’oncologie médicale. 3) Le niveau macro s’intéresse à l’organisation de la lutte contre le cancer à travers la province de Québec et aux différents modèles organisationnels créés. Principale hypothèse : l’émergence et la transformation de l’oncologie et de la lutte contre le cancer ont été influencées des rapports de collaboration et de compétition entre les acteurs impliqués en oncologie. En effet, il apparaît que ce champ se trouve en tension entre l’obligation de collaborer pour offrir des services de qualité aux patients et les dynamiques professionnelles et/ou organisationnelles. Cadre théorique : un cadre théorique a été développé pour chacun des niveaux d’analyse. Le niveau micro s’inspire des travaux de Frickel, Abbott et Strauss et s’intéresse plus particulièrement aux négociations entourant l’ordre social au sein d’un hôpital universitaire; le niveau méso emploie les travaux de Bourdieu et Abbott pour analyser la lutte entre deux spécialités médicales pour le contrôle des agents de chimiothérapie; et le niveau macro, de la sociologie des organisations et de la théorie néo-institutionnaliste pour mettre en relief l’émergence et la transformation de la lutte contre le cancer au Québec au 20e siècle. Méthodologie : l’approche de l’étude de cas a été adoptée et chaque niveau d’analyse constitue une étude de cas à part entière. Le corpus de données se compose de données archivistiques recueillies dans 10 centres d’archives canadiens, et de données d’entrevues. Une soixantaine d’entrevues avec des oncologues, des professionnels de la santé, des gestionnaires, des chercheurs et des fonctionnaires ont été réalisées. Conclusion : les différents niveaux d’analyse offrent différentes contributions qui leurs sont propres, mais l’ensemble de la thèse tend à mettre en relief la complexité du changement organisationnel à travers un perpétuel processus de définition et de redéfinition des frontières professionnelles et des organisations en raison du développement des connaissances scientifiques, des technologies, des expertises professionnelles et de l’environnement social, politique et économique.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".