Retour de vécu et d’expérience de la prise en charge médico-psychologique des personnels de l’hôpital psychiatrique de Pau dans les suites immédiates du double meurtre de nos collègues
Bibliographic record
Abstract
Dans la nuit du 17 au 18 décembre 2004 au Centre Hospitalier des Pyrénées à Pau, Chantal Klimaszewski et Lucette Gariod, deux soignantes, deux d’entre nous, sont « sauvagement » tuées et trouvées au matin par l’équipe de relève. Travaillant dans cet établissement et donc collègue de ces soignantes, mais étant également membre de la Cellule d’Urgence Médico-Psychologique (C.U.M.P.) nous avons été appelés, dès la première heure, à intervenir. Il s’agissait, conformément aux missions des C.U.M.P., d’apporter une aide, par la prise en charge psychologique, aux collègues, aux proches et aux intervenants en souffrance, alors que nous étions nous-mêmes des « impliqués » dans le même choc émotionnel. De plus, le présumé meurtrier (ce qui se confirmera quelques semaines plus tard) se trouve être un patient de l’établissement. Après quelques informations sur l’origine et la nature des missions des C.U.M.P., nous tenterons un récit de notre action de par l’un des membres de la cellule. Ce récit peut être lui-même à l’image de ce dont il parle, à savoir un débriefing. Et c’est même un débriefing comme dans la pratique, avec ses limites par rapport à la théorie, car dans le récit qui ne se voudrait être exposé que comme des faits, finissent par transparaître les sentiments et le vécu émotionnel personnel. Nous n’avons probablement toujours pas suffisamment de recul sur le vécu de ce drame ni même, simplement, sur notre action pratique immédiate et post-immédiate, pour en proposer une analyse très en profondeur. Nous proposerons donc simplement quelques questionnements et notre point de vue, en particulier sur la pertinence d’intervenir et la façon dont nous avons répondu dans l’urgence à une demande d’aide.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".