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Enregistrement W2297941459 · doi:10.1051/psyc/201540007

Introduction Une dynamique de la vieillesse : vers le haut ou vers le bas

2015· article· fr· W2297941459 sur OpenAlexaff
Simon-Daniel Kipman

Notice bibliographique

RevuePsychologie clinique · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensSanté Mentale au Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les avancées en anatomie au XVIe siècle mènent à l’inauguration du mot psychologie et grâce aux avancées en physiologie au XIXe siècle cette psychologie s’affirme comme discipline scientifique. À chaque fois, elle s’installe comme le domaine d’un reste qui échappe au biologique. Sa méthodologie est marquée de cette genèse : à la façon du modèle médical, elle s’applique à découper l’âme en fonctions et symptômes isolables, tant au niveau du traitement, spécialisé comme en médecine, qu’au niveau du diagnostic, du screening et de la prévention, ciblés sur les composantes découpées. Or, ce qui fait le succès de la médecine du corps ne pourrait structurellement que mener à faillite de celle de l’âme : le découpage s’avère le moteur d’une psychopathologisation qui, de surcroit, serait particulièrement problématique lorsqu’elle s’accompagne d’une prescription de psychotropes. De façon contre-intuitive, les avancées bouleversantes actuelles en neuro-imagerie pourraient constituer un troisième temps pour la psychologie : leur totalisation de l’image du cerveau repousse la psychologie dans ces derniers retranchements quant au questionnement sur son identité. Ceci pourrait induire un repositionnement, identifiant spécifiquement l’échelle organisationnelle pour ce qui distingue le psychologique du biologique, c’est-à-dire, le niveau du sujet plutôt que celui de la fonction, ce repositionnement permettant alors de donner au sujet et à son histoire une légitimité propre pour ce qui cause son état.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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
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 enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,371 · 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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