Bibliographic record
Abstract
Comment comprendre l’apport des séparations précoces, des difficultés relationnelles, des problèmes de santé mentale dans la vie des personnes qui se suicident ? Bien que la dépression soit une variable qui explique en partie les comportements suicidaires, il semble y avoir chez les personnes décédées par suicide une trajectoire de vie caractérisée par un cumul de souffrances, de pertes et d’abandons qui se conjuguent à un moment précis de la trajectoire de vie et engendrent chez celles-ci une incapacité d’encaisser encore d’autres pertes. Quelles expériences ont une influence marquante ? De quelle manière ces expériences peuvent-elles avoir une emprise, positive ou négative, au cours de la vie ? L’enjeu consiste à identifier les combinaisons d’événements qui placent les individus à risques de psychopathologie et, en fin de compte, de passage à l’acte suicidaire. On comprend bien que dans cette chaîne d’interactions, les relations d’attachement et l’histoire familiale soient centrales et constituent le début, soit protecteur, soit malheureux du processus d’engrenage.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".