Le deuil épistémique : trajectoires familiales et sociales vers la radicalisation « hybride »
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’appuie sur les résultats d’une étude menée en partenariat entre une équipe pluridisciplinaire de cliniciens en santé mentale de Montréal, spécialisés en intervention auprès de personnes attirées par ou engagées dans l’extrémisme violent, et une équipe de recherche qui documente et étudie les interventions de l’équipe. L’étude documente l’émergence de systèmes de croyances de plus en plus dystopiques, hétérogènes et violents, particulièrement chez les jeunes. La perte de confiance dans les institutions et un malaise autour des représentations et rôles de genre sont des thématiques récurrentes. Une analyse des dynamiques familiales et sociales dans les trajectoires de patients attirés par l’extrémisme violent suggère l’existence de processus traumatiques de quête de sens et d’appartenance qui font écho à des mécanismes de perte, de régression et de deuil. Les auteurs proposent de concevoir ce mécanisme comme un « deuil épistémique » qui pourrait aider à expliquer l’émergence d’idéologies hybrides dans le paysage de l’extrémisme violent.
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 | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.074 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".