Les bienfaits de l’écriture : étude qualitative portant sur les ateliers communautaires destinés aux survivantes du cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Survivre au cancer du sein peut s’avérer difficile vu le peu de soutien communautaire disponible dans ce domaine. En ce sens, l’écriture constitue une intervention psychosociale prometteuse, mais la plupart des études n’ont évalué cette activité que du point de vue individuel. Pour faire contrepoint, notre étude qualitative (n = 12) a analysé l’expérience vécue par des femmes ayant participé à un atelier d’écriture communautaire. L’analyse des entrevues effectuées dans le cadre de l’étude, ainsi que des carnets d’écriture tenus par les participantes et des enregistrements de l’atelier a mis en évidence trois thèmes : a) avoir un endroit rassurant pour se confier; b) se donner le droit de penser à soi et chercher à retrouver son équilibre; c) surmonter ses craintes et combattre l’incertitude. Ces thèmes illustrent les besoins non comblés liés à l’impact émotionnel du cancer du sein, ainsi que le pouvoir de l’écriture en groupe en vue de favoriser le bien-être. Les programmes (communautaires) peuvent pallier aux lacunes présentes dans les soins offerts aux survivants du cancer, en créant des endroits rassurants pour l’expression des émotions, tout en soutenant les participantes dans la rédaction de nouveaux récits axés sur le bien-être et la tenue d’un journal.
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 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".