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Record W3216946552 · doi:10.7202/1083794ar

Expériences du mourir et de la mort

2021· article· fr· W3216946552 on OpenAlexaffvenueabout
Josiane Le Gall, Marie-Ève Samson, Sylvie Fortin

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicPalliative Care and End-of-Life Issues
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les études sur les expériences de fin de vie et de mort du point de vue des familles et des proches sont parcellaires, davantage encore dans un contexte de diversité religieuse, ethnique et socioculturelle tel que Montréal. Les quelques travaux qui en tiennent compte soulignent une différence de perspectives entre patients, familles et intervenants, notamment en regard de ce qui est entendu par une « bonne mort ». Cet article se base sur les résultats d’une recherche sur les expériences de fin de vie et de mort à domicile et en institution de soins auprès de familles et proches de groupes minoritaires à Montréal. S’appuyant sur des entretiens approfondis menés auprès de 23 proches ayant accompagné un aîné immigrant âgé de 80 ans et plus en fin de vie, l’article aborde spécifiquement les attentes des familles en ce qui a trait à une fin de vie de qualité et les enjeux soulevés par la rencontre avec les services de santé. Les résultats révèlent une diversité des expériences (des bonnes et des moins bonnes) et montrent que le regard porté par les familles sur la fin de vie et la mort est influencé par l’écart possible entre ce qui est souhaité pour l’aîné et leur appréciation des soins professionnels reçus.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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 score0.340
Threshold uncertainty score0.677

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.008
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.289
GPT teacher head0.658
Teacher spread0.369 · 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

Citations7
Published2021
Admission routes3
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