De la destructivité au dialogue : explorer les processus inconscients dans les groupes
Notice bibliographique
Résumé
À partir des années 1940, le psychanalyste S.H. Foulkes a conçu la Group Analysis c omme une nouvelle épistémologie des relations individu-société. En combinant la psychanalyse et la sociologie et en donnant la priorité à la nature sociale des personnes, Foulkes a permis l’exploration de perspectives intersubjectives et transsubjectives pour la compréhension de la souffrance humaine en lien avec le monde social. Cet article explore, à travers la group analysis classique et contemporaine, comment les analystes du groupe abordent la destructivité, la haine, la régression et la progression des personnes, des groupes et des systèmes sociaux. Pour ce faire, l’article présente le travail en grands groupes qui permet de comprendre les processus primitifs et psychotiques, mais aussi les possibilités de dialogue produites par les interactions dans les groupes. Sous l’angle contemporain, la théorie de l’Incohésion de Hopper met en évidence le rôle des expériences traumatiques dans la vie inconsciente des groupes, fondamental pour comprendre la souffrance personnelle et sociale en relation avec les expressions de destructivité.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,044 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».