Réimaginer la rencontre : utilisation du concept de contre-transfert culturel au retour d’une expérience d’expatriation
Bibliographic record
Abstract
Dans ce travail, l’intérêt du concept de contre-transfert culturel est mis en évidence à travers l’analyse d'une expérience d’expatriation en tant que psychologue dans une ONG locale au Cameroun. Pour cela, différents éléments du contre-transfert ont été distingués en fonction des types de rencontres : avec l’ONG d’une part, le groupe des destinataires de l’intervention d’autre part et avec chacun des participants rencontrés individuellement. L’analyse de la préparation de la mission, en matière de pré-contre-transfert, a permis d’apprécier le rôle important des motivations personnelles et d'autres éléments spécifiques. En outre, le vécu de cette expérience révèle des dynamiques transféro-contre-transférentielles liées aux mondes culturels, historiques et politiques de chacun pouvant modifier la rencontre. C’est par cette analyse approfondie que se révèle l’altérité, alors même qu’en situation d’expatriation les professionnels sont peu préparés à cette reconnaissance. En assemblant tous ces éléments, il est possible au professionnel, à son retour, d’intégrer l’intensité et la complexité d’une telle expérience dans son histoire personnelle et professionnelle et de les transmettre à tous ceux qui s’engagent dans un projet de solidarité internationale.
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 | 0.015 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".