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« Manger santé » et être en quête de plaisir pendant un cancer

2016· article· fr· W2557394209 on OpenAlexaffabout
Armelle Lorcy

Bibliographic record

VenueAnthropologie et santé · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte de globalisation de la norme nutritionnelle (manger des aliments sains ou préservant la santé), préconisée afin de réduire « les maladies chroniques non transmissibles » (maladies-cardio-vasculaires, cancer entre autres) et de favoriser le bien-être des individus, comment des personnes malades vivent-elles cette injonction sociale dans leur quotidien ? La réflexion proposée repose sur une étude anthropologique conduite en 2012 et 2013 dans un CHU au Québec sur l’expérience d’une chimiothérapie anticancéreuse pouvant induire des troubles alimentaires. La recherche a été réalisée par observations et entretiens semi-directifs auprès de soignants et de 21 femmes traitées pour un cancer gynécologique. L’article a trois objectifs. D’une part, il s’agit de montrer l’intériorisation de la norme de santé par des soignées pouvant contraster néanmoins avec la réalité de leurs comportements. D’autre part, l’intérêt est d’analyser l’expérience affective de cette norme aux effets ambivalents, puis le sens donné à une norme concurrente (manger avec plaisir) qui s’impose en cancérologie en situation de difficultés alimentaires. Cela permet d’interroger enfin la place du plaisir dans l’éducation nutritionnelle et l’expérience d’une maladie chronique, et les limites d’une norme de santé globalisée.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.067
Threshold uncertainty score0.133

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.007
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
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 head0.076
GPT teacher head0.524
Teacher spread0.447 · 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

Citations4
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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