L’enfant borderline en devenir : pourquoi s’y intéresser?
Bibliographic record
Abstract
Le trouble de personnalité limite (TPL) est une psychopathologie sévère dont les précurseurs remontent à l’enfance. À partir de cette prémisse, l’objectif de cet article est de présenter la controverse qui entoure la présence, dès l’enfance, de traits de personnalité pathologiques reliés au TPL. En effet, bien que le DSM-IV-TR (APA, 2003) déconseille le diagnostic de TPL chez les enfants, d’autres outils diagnostiques soulignent que des traits inadaptés peuvent effectivement être identifiés précocement. Par ailleurs, plusieurs auteurs appuient l’hypothèse selon laquelle le développement des enfants serait compromis par la présence de traits de TPL, faisant d’eux des enfants borderline en devenir. Devant la perspective que les traits inadaptés de l’enfance se maintiennent à l’adolescence et à l’âge adulte, l’article souligne le besoin indispensable de développer des instruments de mesure dimensionnels permettant d’identifier les enfants à risque afin de favoriser les interventions précoces et de renverser le processus développemental pathologique en cours.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".