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Record W2297941459 · doi:10.1051/psyc/201540007

Introduction Une dynamique de la vieillesse : vers le haut ou vers le bas

2015· article· fr· W2297941459 on OpenAlexaff
Simon-Daniel Kipman

Bibliographic record

VenuePsychologie clinique · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsSanté Mentale au Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les avancées en anatomie au XVIe siècle mènent à l’inauguration du mot psychologie et grâce aux avancées en physiologie au XIXe siècle cette psychologie s’affirme comme discipline scientifique. À chaque fois, elle s’installe comme le domaine d’un reste qui échappe au biologique. Sa méthodologie est marquée de cette genèse : à la façon du modèle médical, elle s’applique à découper l’âme en fonctions et symptômes isolables, tant au niveau du traitement, spécialisé comme en médecine, qu’au niveau du diagnostic, du screening et de la prévention, ciblés sur les composantes découpées. Or, ce qui fait le succès de la médecine du corps ne pourrait structurellement que mener à faillite de celle de l’âme : le découpage s’avère le moteur d’une psychopathologisation qui, de surcroit, serait particulièrement problématique lorsqu’elle s’accompagne d’une prescription de psychotropes. De façon contre-intuitive, les avancées bouleversantes actuelles en neuro-imagerie pourraient constituer un troisième temps pour la psychologie : leur totalisation de l’image du cerveau repousse la psychologie dans ces derniers retranchements quant au questionnement sur son identité. Ceci pourrait induire un repositionnement, identifiant spécifiquement l’échelle organisationnelle pour ce qui distingue le psychologique du biologique, c’est-à-dire, le niveau du sujet plutôt que celui de la fonction, ce repositionnement permettant alors de donner au sujet et à son histoire une légitimité propre pour ce qui cause son état.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Editorial · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.139

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0410.004

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.

Opus teacher head0.089
GPT teacher head0.460
Teacher spread0.371 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEditorial

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".

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Citations0
Published2015
Admission routes1
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