Facteurs psychosociaux associés à l’intention de pratiquer régulièrement des activités physiques modérées chez les survivantes du cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La pratique régulière d’activités physiques (AP) peut être bénéfique pour les survivantes du cancer du sein, mais la majorité d’entre elles n’en font pas suffisamment. Les effets secondaires à long terme des traitements oncologiques représentent des barrières à l’adoption de saines habitudes de vie. But : Identifier les facteurs qui influencent l’intention de pratiquer régulièrement des AP modérées chez les survivantes du cancer du sein. Méthodologie : Une étude corrélationnelle a été effectuée auprès de participantes (N=136) du programme Ma Santé Active (my Active Health) à l’aide d’un questionnaire auto-administré conçu selon la théorie du comportement planifié. Résultats : Des analyses de régression multiple montrent que l’attitude, la perception de contrôle, les croyances comportementales et les croyances liées au contrôle sont les déterminants de l’intention. Discussion et conclusion : Il est recommandé de fonder les interventions sur ces déterminants pour renforcer l’intention comportementale des survivantes du cancer du sein. Enfin, l’article renseignera les professionnels de la santé sur les cibles d’intervention à préconiser pour motiver les femmes ayant un diagnostic de cancer du sein à faire régulièrement des AP. Mots-clés : intention, théorie du comportement planifié, déterminants, activité physique, cancer du sein, rôle infirmier en contexte de survivance
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".