L'apport d'Helene Deutsch aux questions fondamentales sur l'analyse de contrôle (1927-1935)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».