Soutenance de thèse: Appropriation d'un glucomètre connecté à mesure flash chez les personnes vivant avec un diabète en contexte d'éducatioin thérapeutique
Bibliographic record
Abstract
En France, le Freestyle Libre est proposé aux personnes vivant avec un diabète sous condition de suivi d’une éducation spécifique. Cette recherche vise à décrire et comprendre le phénomène d’appropriation de ce glucomètre connecté. Aussi, une évaluation réaliste a été menée avec la construction de 114 chaînes de contexte-mécanismes et effets qui éclairent sur l’acceptation de cette technologie, sur les conditions et modalités d’utilisation et sur les effets produits grâce à celle-ci. Cette étude montre que l’appropriation requiert un engagement, qu’il existe de nombreuses variations de l’opérationnalisation de ce processus et qu’il peut conduire à développer des apprentissages et gagner en compétence en autogestion. La thèse situe aussi que l’éducation est nécessaire pour tirer davantage parti de la technologie mais aussi que l’amélioration des programmes dans l’avenir est souhaitable pour soutenir les personnes qui le nécessitent ou le souhaitent le plus.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".