Changement de l’image corporelle : donner un sens à sa vie lors du retour dans la communauté après une brûlure grave1
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à explorer la manière dont les personnes victimes de brûlures graves s’adaptent au changement identitaire en lien avec l’image corporelle. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées avec dix adultes (de 27 à 65 ans) ayant subi des brûlures graves et qui ont terminé leur réadaptation. Les participants sont sept hommes et trois femmes, qui sont majoritairement mariés et occupent un emploi. On note que 9 % à 83 % de la surface corporelle est atteinte et que la principale cause est attribuable aux flammes. Les analyses révèlent l’existence d’un processus complexe animé par une forme de mise en scène autour de l’apparence physique et de la différenciation où s’entrecroisent des stratégies de camouflage, d’exposition et de dissimulation des cicatrices, génératrices de sens tant dans le rapport au corps que dans le rapport aux autres vis-à-vis de leurs attitudes. Ces résultats mettent en lumière aussi le rôle clé de facteurs comme les ressources internes révélant la capacité de résilience et l’entourage significatif, le regard d’autrui tant dans le processus de réadaptation que lors du retour dans la communauté. Ils soulèvent des interrogations quant aux pratiques de suivi à long terme et à l’importance d’accroître les interventions psychosociales auprès des proches significatifs.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".