L'apport d'Helene Deutsch aux questions fondamentales sur l'analyse de contrôle (1927-1935)
Bibliographic record
Abstract
À partir de 1920, dans la Policlinique Psychanalytique de Berlin, de nombreux citoyens ont été traités par des débutants. En raison de la responsabilité envers les patients ainsi que dans le but de former et de corriger les analystes débutants, une « analyse de contrôle » fut introduite par le directeur Eitingon. Depuis, elle est un élément principal de la formation de l’analyste, et il en existe des conceptions divergentes, concernant la question de savoir qui ou quoi contrôler, de quelle façon, et sur quoi l’analyste contrôleur devrait porter son attention. Le texte examine l’exposé présenté par Helene Deutsch (Vienne) au Congrès d’Innsbruck en 1927 et de nouveau au « Vierländertagung » en 1935 dans le contexte des positions prononcées par Max Eitingon (Berlin) et Vilma Kovács (Budapest). Il discute la relation entre analyse didactique et analyse de contrôle ainsi que la différence entre « analyse de contrôle » et « contrôle d’analyse » ou « analyse sous contrôle ». L’analyse de contrôle en tant que partie de la formation se distingue de l’analyse de contrôle en tant que formation constante de l’analyste.
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".