Écrire entre les lignes : analyse secondaire des commentaires non sollicités de survivants du cancer sur la peur d’une récidive
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La peur de récidive du cancer (PRC) survient couramment chez les survivants du cancer après leur traitement. La présente analyse secondaire explore les commentaires non sollicités de survivants du cancer dans le cadre d’un sondage sur la PRC. Méthodologie : La présente étude a fait appel à la méthode descriptive interprétative et aux analyses statistiques pour explorer les commentaires non sollicités et déterminer les caractéristiques respectives des survivants ayant étoffé leurs réponses et de ceux ne l’ayant pas fait. Résultats : Trois thèmes sont ressortis de l’analyse : description de l’expérience post-traitement, approfondissement ou contextualisation des réponses sur la PRC, et expression de la nécessité d’améliorer les soins oncologiques. De façon générale, chez les personnes ayant fourni des commentaires non sollicités, la PRC était moindre. La plupart du temps, les commentaires visaient à contextualiser certaines réponses ou à signaler la non-pertinence de certaines questions. Conclusion : L’étude met de l’avant, d’une part, diverses raisons expliquant les commentaires non sollicités dans le cadre d’un sondage et, d’autre part, la valeur potentielle de la prise de parole des survivants du cancer. Les résultats témoignent de l’efficacité d’une approche méthodologique mixte qui intégrerait au sondage un espace où les répondants peuvent s’exprimer librement.
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 | 0.012 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".