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Enregistrement W7020926035

Mécanismes de défense et processus défensifs utilisés par un meurtrier

2012· other· fr· W7020926035 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2012
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ESPACEScapegoat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'opinion publique et médiatique laisse croire que les meurtriers d'aujourd'hui sont des récidivistes et que l'on doit les laisser derrière les barreaux. Cependant les statistiques les plus récentes démontrent que le nombre de meurtres est en baisse au Québec et que les récidivistes ne commettent généralement pas de délits violents. Nous avons donc cherché dans cette recherche à obtenir une meilleure compréhension des processus qui ont mené à l'acte meurtrier afin de mieux comprendre ceux qui ont joué un rôle dans la réhabilitation du meurtrier. Ainsi l'objectif principal de cette étude est d'identifier et de comprendre les processus défensifs et les mécanismes de défense d'un homme condamné à la prison pour meurtre, mais qui s'est désisté d'un mode de vie criminel et qui bénéficie d'une libération conditionnelle totale, à travers une démarche de récit de vie. Pour ce faire nous avons rencontré un meurtrier en libération conditionnelle totale. Avant de réaliser cette étude, nous nous sommes penchés sur les théories psychocriminologiques, les processus défensifs et les mécanismes de défense ainsi que le narcissisme. La méthodologie utilisée dans la recherche est de type qualitative à travers un modèle de récit de vie et a consisté en la réalisation d'entretiens semi-directifs auprès du participant. L'ensemble des entretiens a été analysé selon la méthode d'analyse-retour et d'analyse par consensus. À la suite de ces analyses, quatre thèmes reliés aux mécanismes de défense et aux processus défensifs utilisés par le participant ont pu être développés. Ces thèmes sont : 1) la nécessité d'être extraordinaire et d'être admiré; 2) la grandiosité non-psychotique; 3) les défenses contre le surmoi et 4) la valorisation dans l'immoralité. Les principales conclusions concernent les processus défensifs et les mécanismes de défenses utilisés par le participant, le rôle du narcissisme ainsi que le rôle du surmoi. De plus, une comparaison théorique avec le modèle de Casoni et Brunet (2007a). \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : meurtre, libération conditionnelle, réhabilitation, mécanisme de défense, processus défensif, narcissisme, surmoi, moi idéal, analyse qualitative et psychanalyse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2012
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