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Record W4410894534 · doi:10.62212/snahp.132

Les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières à l’égard des personnes vivant dans un corps gros : un protocole de recherche d’une ethnographie focalisée

2025· article· fr· W4410894534 on OpenAlexaffvenueabout
Karyne Duval, Marie‐Pierre Gagnon, Maria Cecília Bueno Jayme Gallani

Bibliographic record

VenueScience of Nursing and Health Practices · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Les préjugés, les biais, la stigmatisation et la discrimination à l’égard des personnes vivant dans un corps gros (PCG) sont observés et documentés dans diverses sphères de la société, y compris dans la profession infirmière. Toutefois, les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières à l’égard des PCG, n’ont pas été étudiées au Québec (Canada). Objectifs : Cette étude vise à explorer les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières québécoises à l’égard des PCG ainsi que les facteurs qui les influencent, afin de contribuer à une réflexion critique et théorique sur les biais liés au poids dans le domaine des soins infirmiers. Méthodes : Une étude d’ethnographie focalisée auprès de deux groupes appartenant à ce domaine : 15 infirmières travaillant dans diverses unités de soins d’un hôpital de la ville de Québec et 15 étudiantes infirmières universitaires. La collecte de données sera réalisée par le biais d’une recherche documentaire et d’entrevues semi-structurées incluant une activité de photo-élicitation. Le cadre théorique, constitué de l’articulation de deux théories, soit la théorie infirmière de la compassion émancipatrice et la théorie de l’attribution, soutiendra l’analyse des données. Discussion et retombées anticipées : Les résultats pourraient nourrir la formation infirmière, les pratiques cliniques et la supervision de stages, et sensibiliser d’autres professions en santé, la santé publique et le grand public aux impacts des biais à l’égard du poids dans les soins.

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)0.034
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMetaresearch, Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.284
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0340.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0130.016
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.463
GPT teacher head0.587
Teacher spread0.124 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

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Citations0
Published2025
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