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Enregistrement W2082798326 · doi:10.3917/fp.020.0123

L'apport d'Helene Deutsch aux questions fondamentales sur l'analyse de contrôle (1927-1935)

2010· article· fr· W2082798326 sur OpenAlexaff
Claus-Dieter Rath

Notice bibliographique

RevueFigures de la psychanalyse · 2010
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensEspace pour la vie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir de 1920, dans la Policlinique Psychanalytique de Berlin, de nombreux citoyens ont été traités par des débutants. En raison de la responsabilité envers les patients ainsi que dans le but de former et de corriger les analystes débutants, une « analyse de contrôle » fut introduite par le directeur Eitingon. Depuis, elle est un élément principal de la formation de l’analyste, et il en existe des conceptions divergentes, concernant la question de savoir qui ou quoi contrôler, de quelle façon, et sur quoi l’analyste contrôleur devrait porter son attention. Le texte examine l’exposé présenté par Helene Deutsch (Vienne) au Congrès d’Innsbruck en 1927 et de nouveau au « Vierländertagung » en 1935 dans le contexte des positions prononcées par Max Eitingon (Berlin) et Vilma Kovács (Budapest). Il discute la relation entre analyse didactique et analyse de contrôle ainsi que la différence entre « analyse de contrôle » et « contrôle d’analyse » ou « analyse sous contrôle ». L’analyse de contrôle en tant que partie de la formation se distingue de l’analyse de contrôle en tant que formation constante de l’analyste.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,368 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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