Reconciling Marriage and Care after Stroke
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La plupart des recherches concernant les impacts des accidents vasculaires cérébraux (AVC) sur les couples ont été centrées sur la transition vers le rôle de soignant ou de bénéficiaire de soins. Même s’il est bien établi que la source principale du soutien dans les cas de maladies chroniques soit le mariage, il n’existe que peu de données sur les effets de ces soins, après un AVC, sur la relation maritale. Afin de combler cette lacune, nous avons réalisé une étude qualitative fondée sur une théorie à base empirique impliquant 18 couples dans lesquels l’un des époux avait subi un AVC. Les résultats ont mis en évidence deux thèmes étroitement liés en ce qui concerne la dynamique de couple : organiser les soins , un thème qui implique la découverte des problèmes dans la vie de tous les jours et leur prise en charge ; et repenser le mariage , un aspect qui nécessite la détermination du sens rattaché à la relation de couple dans un nouveau contexte caractérisé par des soins et des incapacités. Trois types du mariage se sont ressortis à partir de ces processus : la « reconfirmation » du mariage tel qu’il existait avant l’AVC ; la recalibration » du mariage autour des nouveaux soins ; et la « relation parallèle » — considérée comme « son mariage » à chacun des deux prtenaires. Ces résultats mettent en évidence la nécessité de considérer les dynamiques des relations, en plus des connaissances associées à l’AVC et aux soins.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".