« Père, ne vois-tu pas que je suis malade ? » Au nom de mon frère mort, je demande la vie
Bibliographic record
Abstract
À partir du cas de Jérôme, père de Denis venant en thérapie pour comprendre les difficultés de son lien à son fils, vivant en grande précarité, désinséré, en retrait de toute vie sociale et professionnelle, nous avons souhaité réinterroger les modes de nouage du lien père-fils et la possibilité pour un fils de prendre un nom du père sans en être aliéné : comme disait Lacan on peut se passer du Nom-du-Père à condition de s’en servir. Denis est écrasé par l’uniforme d’un père qu’il voit comme tout-puissant et castrateur (rêve du taureau). L’occasion nous est donnée alors par ce rêve de Denis rapporté à son père et que ce dernier nous rapporte en séance, de revenir à Totem et tabou de Freud et à la fonction du père dans le système de la horde primitive. Le père est tué in effigie, en image, on brise sa statue au risque de ne plus exister soi-même. Le mythe de la horde primitive de Totem et tabou est bien un mythe. Le meurtre du père est un passage obligé pour tout sujet quand il doit s’inscrire dans le groupe social. Ce cas clinique n’est pas sans nous évoquer la Lettre au père de Kafka et le poids du père qui l’écrase et dont l’écriture va être une tentative de se faire un nom en propre et se tirer d’affaire.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.006 |
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".