Ãvaluation du rôle modérateur de lâintégration des Relations dâObjet dans la relation entre lâUrgence Négative et les comportements impulsifs dirigés contre soi et autrui
Bibliographic record
Abstract
L’Urgence négative est un trait caractéristique du trouble de personnalité limite. Cependant ce modèle des traits ne permet pas d’expliquer les variétés des formes d’expression ni le niveau de sévérité de gestes impulsifs, qu’ils soient dirigés contre soi ou contre autrui. L’intégration du modèle des relations d’objet à celui des traits offre une meilleure compréhension de cette variabilité. Dans la théorie des relations d’objet, la diffusion de l’identité est spécifique aux organisations limites de la personnalité. Elle est caractérisée par un manque d’intégration des représentations de soi et d’autrui à cause d’une séparation excessive des affects positifs et négatifs investis dans les images de soi et d’autrui. Elle est associée à un manque d’intégration des structures psychiques du Moi et du Surmoi. Le niveau de l’intégration de l’identité agirait en modulant la relation en un trait d’urgence négative élevé et l’expression des gestes impulsifs. Cette étude, réalisée auprès d’étudiants, était la première à tester une telle hypothèse. Bien qu’elle n’ait pas permis de démontrer une telle relation de modération, compte tenu de certaines limites, il apparaît nécessaire de réévaluer ce modèle modérateur au sein d’un d’échantillon de plus grande taille.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".