A Step Further in the Understanding of Subjectivity. The Integration Between Interpretative Phenomenological Analysis and Microphenomenological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter presents a pioneering integrative analysis that combines two distinct yet complementary phenomenological methodologies: Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) and microphenomenological interviewing. While IPA explores participants articulated personal meanings within a narrative framework, microphenomenology allows for a fine-grained, temporal and sensory dissection of specific lived episodes. Drawing from the philosophical traditions of Husserl, Heidegger, Merleau-Ponty, Ricoeur, Gadamer, and Varela, the chapter proposes a synthesis that captures the complexity of human experience across reflective, prereflective, and linguistic dimensions. Through the comparative mapping of findings from both approaches, a deeper understanding of the subjective flow associated with borderline personality disorder (BPD) is achieved. Five central experiential themes are presented—ranging from thought patterns and interpersonal instability to emotional fluctuations and existential rupture—culminating in a detailed analysis of the unfolding and resolution of emotional instability. The integration emphasizes how these phenomena interweave across identity, behavior, embodiment, and social interaction, providing a layered, multidimensional view of BPD. This novel methodological bridge highlights the value of crossing phenomenological traditions to grasp the richness of complex psychological realities.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».