Deuil compliqué selon les cultures : défis diagnostiques et limites des classifications internationales
Bibliographic record
Abstract
Le deuil compliqué demeure un sujet à controverse. Bien que ce concept se retrouve dans de nombreuses cultures, peu d’études scientifiques abordent les complications du deuil dans une perspective transculturelle. Cet article, qui repose sur la présentation d’un cas clinique et une revue de la littérature, décrit les particularités du deuil selon les cultures et en contexte d’immigration. Il offre un regard transculturel sur le deuil dit compliqué et discute les limites des classifications internationales pour diagnostiquer les complications d’un deuil selon les cultures. En influençant le processus même du deuil, ses manifestations cliniques et ses complications éventuelles, la culture et la religion peuvent rendre complexe la distinction entre un deuil normal et un deuil compliqué en contexte interculturel. Le concept de deuil compliqué est discuté en mettant en avant l’importance d’une approche culturellement sensible pour en permettre une évaluation clinique appropriée. Nous soulignons la question centrale du sens donné à la mort et aux symptômes vécus en période de deuil, et la pertinence d’un regard critique sur le risque de médicalisation du deuil et les limites des classifications internationales, DSM-5 et CIM-11. Les nouvelles nosographies devraient bénéficier d’une plus grande précision concernant les complications du deuil selon les cultures non occidentales, en incluant des déterminants spécifiques liés à la culture, comme les systèmes de croyances entourant une « mauvaise mort » et les interprétations culturelles des rêves où figure une personne défunte.
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 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".