Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, je montre la pertinence toujours actuelle d’Histoire de la folie de Michel Foucault et de ses cours sur le pouvoir psychiatrique pour analyser le système psychiatrique d’aujourd’hui. Cette pertinence tient au fait que les analyses de Foucault font moins l’histoire que la généalogie de la psychiatrie ; elles montrent que nos façons de poser l’existence de ce que nous appelons folie se rattachent au même mouvement historique qui a créé la psychiatrie en tant que savoir pouvant désigner et gérer les fous. J’explore la relation ambiguë entre Foucault et « l’antipsychiatrie » des années 1960 et 1970, notamment dans le cas des travaux de R. D. Laing. J’examine aussi dans quelle mesure les cours de Foucault sur les anormaux et le pouvoir psychiatrique nous aident à analyser une psychiatrie qui oeuvre à l’extérieur de l’asile, qui s’appuie sur les neurosciences moléculaires et qui est dominée par la psychopharmacologie. Je soutiens que l’héritage le plus radical de Foucault n’est ni une critique du modèle médical, ni une négation du réel de la folie, ni non plus une dénonciation du pouvoir psychiatrique, mais plutôt l’argument voulant que les sujets de la psychiatrie aient le droit, le pouvoir en fait, de décider des formes de traitements qu’ils reçoivent.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".