Notice bibliographique
Résumé
AERAC is a process-based identity framework that explains how personal identity forms, stabilizes, fractures, and recovers under relational and systemic pressure. Rather than treating identity as a fixed trait, narrative, or diagnosis, the model conceptualizes identity as a dynamic system maintained through ongoing interaction between internal structure and external response. AERAC identifies five interacting components—Anchor, Echo, Resonance, Agency, and Cognition—that together account for coherence, instability, resilience, and breakdown without reducing individuals to pathology or absolving them of responsibility . The model integrates internal continuity (Anchor), outward expression over time (Echo), environmental feedback (Resonance), choice under constraint (Agency), and meaning-making processes (Cognition) into a single functional loop. Identity coherence emerges when these components remain aligned and integrated; fragmentation occurs when one or more elements—most critically agency or cognition—are chronically disrupted. Importantly, AERAC treats resonance as morally neutral and emphasizes that silence, distortion, or incoherent feedback can be as destabilizing as overt rejection, particularly in contexts of chronic misrecognition or power asymmetry . AERAC preserves accountability without demonization by locating behavior at the level of agency while acknowledging the constraining effects of trauma, illness, and systemic pressure. This allows harmful behavior to be explained without excused, and suffering to be understood without collapsing into victimhood. The framework is applicable across psychology, trauma and recovery work, identity development, leadership studies, and the analysis of abusive or destabilizing relational and institutional environments, offering a non-pathologizing language for both breakdown and repair
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».