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Record W2034365081 · doi:10.7202/018789ar

Le travail du temps dans la cure psychanalytique : le corps-analyste comme kolossos

2008· article· fr· W2034365081 on OpenAlexvenueno aff
Céline Masson

Bibliographic record

VenueFiligrane Écoutes psychothérapiques · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychoanalysis and Psychopathology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, il s’agira d’interroger le corps dans la séance d’analyse et ce qu’il implique comme dimension temporelle. Cette création d’un lieu analytique est aussi l’advenue d’un corps de présence, un corps s’incarnant dans le lieu de mémoire qu’inaugure le lieu de l’analyse. Le lieu pour un temps et un corps dans l’espace redessine le corps des pulsions et c’est bien dans la parole que toutes les dimensions temporelles se conjuguent au présent, là dans les séances et dans leur entre-deux. Lorsque des images surgissent dans le transfert, c’est une pulsation qui apparaît, un mouvement pulsionnel qui réactive ces images dans le temps. Les images fixes sont des images qui sidèrent, rendent difficiles la venue d’autres images et empêchent le mouvement de la pensée. Les images en mouvement créent du lieu en recréant du lien et l’analyste est ce corps en présence qui permet la dé-sidération et la relance du désir par l’installation d’un cadre (temps et lieu). Dans ce mouvement de va-et-vient de la présence-analyste, le sujet fait l’épreuve de la perte et du manque, de l’absence et de la présence d’un corps-aliment.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0080.038
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0010.007
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations1
Published2008
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