MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1583979210 · doi:10.3917/cnmi.132.0006

Mentalisation efficiente du trauma

2014· article· fr· W1583979210 sur OpenAlexaff
Nicolas Berthelot, Karin Ensink, Lina Normandin

Notice bibliographique

RevueCarnet de notes sur les maltraitances infantiles · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychoanalysis and Psychopathology Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPoison controlPhilosophyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article est la deuxième partie d’un travail en deux volets s’intéressant à la mentalisation chez les victimes de maltraitance durant l’enfance. Alors que le volet précédent s’intéressait spécifiquement aux échecs de mentalisation dans le discours, le présent article se concentre sur les indices suggérant une capacité de mentalisation préservée à l’égard des expériences traumatiques. Développer une capacité de réflexion complexe et efficiente à l’égard de ses propres expériences de maltraitance et des états mentaux associés est un défi de taille. Certains individus accomplissent ce fait d’arme développemental, ce qu’illustrent les exemples cliniques suivants. Il est essentiel pour les intervenants en maltraitance d’identifier ces indices positifs, et de favoriser leur essor, puisqu’une mentalisation efficiente est conceptuellement associée à la résilience suite au trauma et augmente les chances de bénéficier des interventions cliniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarnet de notes sur les maltraitances infantilesMême sujetPsychoanalysis and Psychopathology ResearchTravaux en français237 207