Et l'émotion se fait chair : Comprendre la face cachée de nos actes
Bibliographic record
Abstract
Dans une epoque de production forcenee, production de savoirs, d’activites, de paroles, d’images, d’ecriture, quelle est la place laissee a l’emotion ? Pourtant, au-dela de vivre, peut-on imaginer exister sans moments forts ? sans passion ? sans troubles ? sans enthousiasme ? sans revoltes ? sans risque ? Certains tentent d’etouffer les manifestations d’emotion, interdisant ainsi a l’etre d’accueillir ses mouvements interieurs les plus spontanes et les plus sacres... C’est ainsi que les emotions peuvent etre blessees et l’individu, n’etant plus autorise a ressentir ce qu’il ressent, peut avoir des comportements aberrants ou invraisemblables dont il se culpabilise. Ayant mis en valeur la primaute de ce mouvement fondateur, Et l’emotion se fait chair voudrait promouvoir l’art subtil de l’ecoute et insister sur l’ardente necessite de recevoir, sans aucun jugement ni deni, le ressenti intime de la personne, quelle qu’en soit l’incoherence a nos yeux, afin de favoriser la guerison des emotions endommagees. Illustre de nombreux cas cliniques, l’ouvrage s’adresse a tous les professionnels acteurs sociaux du vivre ensemble : sante, education, enseignement, justice... Il concerne aussi les parents. Chacun pourra s’y reconnaitre et il interessera tous ceux qui veulent que l’emotion se fasse chair dans leur vie actuelle. Marie-Jeanne TROUCHAUD a ete enseignante, puis formatrice en relations humaines et desormais en priorite therapeute. A 60 ans, curieuse et exploratrice de l’extraordinaire complexite de l’etre humain, elle a un parcours rare, riche, petri par une quete incessante de savoirs pratiques et theoriques, de connaissances pour comprendre et accompagner. (France, Quebec, Mexique, Espagne, etc.).
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".