L’usage de la parole pour surmonter les traumatismes personnels majeurs : pour une théorie des « mots qui font du bien »
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’objectif général de cette recherche était de mieux comprendre comment le langage peut agir sur les états mentaux de personnes ayant subi des traumatismes physiques ou psychologiques majeurs pour favoriser leur bien-être. Analyse : Nous avons choisi de répondre à cette question à travers une enquête empirique qualitative au cours de laquelle nous avons interrogé quarante-neuf (49) personnes (patients, proches aidants, professionnels). Afin d’aller au cœur de la « performativité » du langage et de sa capacité à modifier les états mentaux, nous avons identifié des phrases et des mots qui ont « fait du bien » aux personnes traumatisées. Conclusion et implications : L’examen de ces mots et de ces phrases nous a permis d’identifier des grands thèmes que nous avons ensuite reliés à des besoins psychologiques fondamentaux et à des morphologies linguistiques élémentaires. Ceux-ci nous ont aidé à en saisir l’architecture de base sur laquelle il est possible de construire des outils conversationnels destinés à l’intervention psychosociale.
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 | 0.010 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".