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Record W2612875200 · doi:10.71781/19031

Influence du monde affectif et interpersonnel de l’individu dans la relation entre la dépendance, l’automutilation et ses fonctions

2016· dissertation· fr· W2612875200 on OpenAlexfundno aff
Sacha Daelman

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsnot available
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
KeywordsPhilosophyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette thèse est de jeter un éclairage sur ce qui influence une personne, ayant peur d’être abandonnée, à s’automutiler. Les modèles psychologiques des relations d’objet et de l’attachement ont montré empiriquement que la peur de l’abandon, via les concepts de l’anxiété d’attachement et de la dépendance, est associée à l’automutilation. Cependant, la nature de cette relation n’a jamais été approfondie. Après avoir défini et mis en contexte la notion d’automutilation, une explication théorique est proposée à l’aide des approches des relations d’objet, de l’attachement et de l’évitement expérientiel des fonctions de l’automutilation, afin de mieux comprendre ce qui influencerait une personne dépendante à s’automutiler. La présente thèse suggère que les individus dépendants et ayant peur d’être abandonnés s’automutileraient afin de gérer leurs émotions négatives liées à la perception d’un abandon, d’une séparation ou d’un rejet. Cette influence de l’automutilation se ferait, théoriquement, à travers des fonctions de régulation intrapersonnelle et interpersonnelle, telles que la régulation affective, l’autopunition et l’influence interpersonnelle, mais également par une fonction d’évitement de l’autonomie. Ces fonctions permettraient de préserver les représentations internes d’une relation de dépendance et ainsi réduire les sentiments subjectifs de l’abandon. Pour appuyer empiriquement ces propositions, 58 participants consultant en clinique externe de psychologie ont, entre autres, complété le Questionnaire des expériences dépressives (DEQ), l’Inventaire d’énoncés sur l’automutilation (ISAS) et l’Entrevue diagnostique révisée pour les troubles limites de la personnalité (DIB-R). Les résultats montrent qu’une dépendance, de type anaclitique, et la fréquence de l’automutilation sont associées et que leur relation peut s’expliquer par les effets médiateurs des difficultés sur les plans affectifs et interpersonnels. En outre, la dépendance anaclitique apparaît être liée spécifiquement à différentes fonctions de l’automutilation, soit symboliser la détresse interne, l’antidissociation, l’influence interpersonnelle ainsi que l’évitement de l’autonomie. Ces résultats suggèrent que la dépendance anaclitique favorise l’expérience de difficultés affectives et interpersonnelles qui augmentent la fréquence de l’automutilation. En outre, ils suggèrent que l’automutilation, associée à ce type de dépendance, servirait à réguler des états affectifs internes, influencer l’environnement interpersonnel et éviter l’autonomie. Quant à elles, la régulation affective et l’autopunition sont présentes chez une majorité des personnes qui s’automutilent, sans égard à leur niveau de dépendance. Ainsi, si ces fonctions sont bien liées théoriquement à la dépendance derrière l’automutilation de certains individus, les analyses rappellent qu’elles contribuent également à l’automutilation chez des personnes n’ayant pas de crainte particulière de l’abandon.

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)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.358 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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