Bibliographic record
Abstract
Malgré des appels répétés dans les campagnes de prévention du suicide pour que les personnes suicidaires s’expriment, plusieurs ne se sentent pas en sécurité de le faire. Puisque briser le silence est capital pour prévenir les suicides, la peur de parler est contreproductive. Comment expliquer ces silences ? La thèse défendue est qu’en dépit d’une laïcisation, d’une décriminalisation et même d’une certaine dépathologisation du suicide, les personnes suicidaires, leurs gestes et leurs discours demeurent inintelligibles en fonction d’une injonction à la vie et à la futurité. Des mécanismes sont en place pour culpabiliser, surveiller/punir et pathologiser les personnes suicidaires, les empêchant de parler. Je soutiens l’idée que l’injonction à la vie et à la futurité est promue par l’ensemble des discours actuels sur le suicide. Qu’il s’agisse de l’approche médicale, sociale ou biopsychosociale, les divers modèles sur le suicide aboutissent tous à la même conclusion : le suicide n’est jamais une option. Dans leur condamnation univoque du suicide, ces modèles n’écoutent les personnes suicidaires que dans une logique de surveillance, créant des espaces peu sécuritaires pour s’exprimer. M’inspirant des théories crip et des études du handicap qui critiquent le modèle médical et social du handicap et développent d’autres modèles, je propose l’adoption d’un modèle sociosubjectif du handicap pour interpréter le suicide.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.004 |
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.
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".