La maladie grave et le deuil vécus en contexte familial : la contribution des modèles théoriques et des démarches intégratives à l’avancement des recherches
Bibliographic record
Abstract
Nombreux sont les travaux contemporains qui portent sur les aspects théoriques, méthodologiques et empiriques des problématiques entourant la maladie grave et le deuil vécus en contexte familial. Ce texte se propose de faire le point sur les perspectives théoriques, qui se recoupent à plusieurs reprises dans ces deux domaines, à partir d’une recension des travaux contemporains. On retrouve ainsi des modèles théoriques, essentiellement sociologiques et psychosociaux, qui peuvent être regroupés selon les catégories suivantes : approches qualitatives inductives qui conduisent à des modèles intégrateurs ; approches hypothético-déductives qui prennent en considération des facteurs spécifiques organisés en modèles et vérifiés à partir d’approches quantitatives et de procédures statistiques. À ces perspectives théoriques viennent s’ajouter les apports des approches systémiques, celles de la résilience, de l’ajustement au deuil et la construction du sens, de même que celles qui privilégient une démarche intégrative comme le modèle du double processus d’ajustement au deuil. Ce survol des fondements théoriques, des concepts et des principales hypothèses permet de démontrer la richesse de ces travaux et leur contribution à la compréhension des réseaux familiaux confrontés à des crises majeures qui demandent une réorganisation des configurations relationnelles et de trouver des ressources adaptatives pour traverser ces moments difficiles.
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 | 0.015 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".