Mesure des symptômes dissociatifs chez des individus « borderlines » coupables de l’homicide de leur conjointe
Bibliographic record
Abstract
La violence conjugale est un phénomène fréquent. Statistiques Canada (1994) a évalué que trois femmes sur dix au Canada ont été victimes au moins une fois d'un acte de violence physique ou sexuelle de la part d'un conjoint. Au Canada, les homicides conjugaux représentent près de 12 % de l'ensemble des homicides (Wilson et ai, 1995). L'homicide conjugal est généralement précédé par des incidents violents dans le couple. Les différentes formes de violence conjugale ne peuvent être graduées le long d'un con- tinuum de sévérité ; les typologies d'hommes violents le démontrent. L'objectif de cette recherche est d'identifier des facteurs associés à l'homicide dans un contexte de violence conjugale. L'hypothèse centrale porte sur la dissociation observée chez l'individu homi- cide suite à la perte de l'objet. L'étude comporte deux groupes de participants « borderlines » : 14 hommes coupables d'homicide conjugal, recrutés à l'intérieur de pénitenciers, et 14 hommes violents physiquement avec leur conjointe, recrutés dans des centres pour hommes violents. Les résultats au Hand Test (Wagner, 1983) et à l'échelle des expériences dissociatives (Bernstein et Putnam, 1986) sont comparés.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".