Stratégie d’adaptation et typologie du soutien social perçu chez les partenaires masculins de femmes atteintes d’un cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Le présent article porte sur l’une des composantes d’une étude qualitative exploratoire : l’autosuffisance comme stratégie d’adaptation chez les partenaires masculins de femmes atteintes du cancer du sein et du soutien social perçu pour faire face à la maladie. Les données proviennent d’une étude plus vaste conçue pour étudier les besoins perçus des partenaires masculins et les services qu’ils privilégiaient pour répondre à ces besoins après l’annonce du diagnostic de cancer du sein de leur conjointe. Les 27 hommes participants à l’étude étaient considérablement affectés par le cancer du sein de leur épouse. Pour affronter la situation, ils ont utilisé l’autosuffisance comme stratégie d’adaptation; ils ont fait appel à leurs propres ressources (autosuffisance) tout en s’appuyant sur le soutien social informel existant afin de recevoir de l’aide pour eux-mêmes, leur épouse et leur famille, et de gérer les facteurs de stress de la vie quotidienne liés à la maladie, aux personnes elles-mêmes, au couple et à la famille. Il faut se pencher sur les besoins en matière d’auto-assistance et de soutien social des conjoints afin de mieux y répondre et d’ainsi faciliter l’adaptation à la situation. À titre de soutien principal, les partenaires se trouvent dans la position singulière de devoir apporter du soutien alors qu’ils en ont eux-mêmes besoin.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".