Pratiques de recours aux médicaments chez les femmes migrantes chinoises à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise vise à produire des connaissances sur les pratiques de recours aux médicaments chez les femmes migrantes chinoises à Montréal. Plus précisément, le but de l'étude est de documenter leurs pratiques de recours aux médicaments, d'analyser les logiques qui les sous-tendent et finalement d'évaluer l'impact de l'expérience migratoire sur ceux-ci. Une approche anthropologique sensible aux facteurs culturels, socio-économiques et politiques sert de contexte d'analyse aux entretiens semidirigés, réalisés auprès de femmes migrantes chinoises. La reconstruction des itinéraires thérapeutiques a dans un premier temps permis d'observer des expériences de santé et de recours thérapeutiques qui bougent dans le temps et qui sont marqués par la migration ainsi que par des temps forts tels que les grossesses et les périodes de stress. Dans un deuxième temps, l'analyse qualitative a servi à dégager trois principaux facteurs d'influence sur les recours médicamenteux et thérapeutiques : les représentations culturelles, le vécu des expériences de santé et les stratégies d'accessibilité aux soins et aux médicaments. Les données récoltées tendent à montrer d’une part que les expériences de santé et les stratégies d'accessibilité aux médicaments et aux soins sont influencées par l'expérience migratoire et d’autre part que les pratiques thérapeutiques de nos informatrices sont imprégnées de pluralisme, et ce, au Canada comme en Chine.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".