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Record W4318019034 · doi:10.51656/psycause.v12i2.51864

Relation entre les pensées et la régulation émotionnelle en contexte oncologique

2023· article· fr· W4318019034 on OpenAlexaffvenue
Claudia Mc Brearty, Léonie Sohier, Alexis Whitom, Josée Savard

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFamily Support in Illness
Canadian institutionsUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical scienceGynecologyMedicinePsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude vise à déterminer si les stratégies de régulation émotionnelle (RÉ; suppression émotionnelle, évitement expérientiel et réévaluation cognitive) diffèrent en fonction du type d’orientation de pensées privilégié (OP; positive, négative, réaliste et non orientée vers le futur) avant (T1) et après un traitement de radiothérapie (T2). Quatre-vingt-une femmes atteintes d’un cancer du sein ont complété le Questionnaire des pensées et anticipations au sujet du cancer (PAC), le Questionnaire d’acceptation et d’action-II (QAA-II) et le Questionnaire de régulation émotionnelle (ERQ). Les analyses montrent que les participantes ayant une OP réaliste ont significativement plus recours à la suppression émotionnelle que celles étant non orientées vers le futur. De plus, l’évitement expérientiel des patientes non orientées vers le futur est significativement plus faible que celles ayant une OP réaliste ou négative. Finalement, aucune différence significative n’a été observée entre les quatre OP pour la réévaluation cognitive. Aucun effet d’interaction significatif n’a été détecté entre le temps et les types d’OP, et ce, pour les trois stratégies de RÉ. Les conclusions de cette étude pourront contribuer à guider les recommandations données aux patientes et à leur famille en lien avec le style de pensées à privilégier pour promouvoir une meilleure adaptation au cancer.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.316
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.034
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.273 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

Citations0
Published2023
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