Résilience et trouble de comportement chez l’enfant : propositionsd’interventions en soutien à la résilience de l’enfant ayant un troubledu comportement
Bibliographic record
Abstract
Alors que la plupart des enfants grandissent harmonieusement, plusieurs autres souffrent à un moment ou à un autre de leur développement d’un problème de santé mentale qui affecte leur sentiment subjectif de bien-être, leurs relations et leur adaptation sociale. Dans la plupart des pays développés, ces enfants ont heureusement accès à des traitements psychothérapeutiques qui se révèlent être globalement efficaces et rentables. Une étude a exploré en profondeur les facteurs qui contribuent à l’évolution d’un enfant souffrant de troubles graves du comportement et d’angoisses liées à la séparation, suivi en psychothérapie individuelle. Un devis qualitatif, multidimensionnel et longitudinal d’étude de cas unique a permis d’aborder l’objet d’étude selon différentes perspectives : enfant, mère et thérapeute. Les résultats montrent qu’en un peu plus d’une année, des changements remarquables sont survenus. D’abord, la dépendance pathologique de l’enfant envers sa mère s’est rapprochée de la dépendance normale de tout enfant envers ses parents. De plus, on constate le développement d’une meilleure capacité de l’enfant à s’approprier et à gérer son agressivité et ses angoisses. Ces changements sont survenus en interdépendance avec l’apparition d’une meilleure capacité de la mère à aider son enfant à faire face à ses difficultés. Les résultats de cette étude permettent de dégager certaines caractéristiques d’une intervention qui soutient l’évolution résiliente de l’enfant et qui se construit dans la relation entre l’enfant, sa mère, sa thérapeute et son environnement.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".