Ãmotions et identité : le rôle des émotions dans la formation de l'identité narrative
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse met en place un modèle permettant d'éclairer les relations entre certaines émotions et la conception que l'individu a de lui-même. En accord avec plusieurs auteurs contemporains, il est ici défendu que la conception que nous avons de nous-mêmes prend la forme d'une identité narrative, c'est-à-dire d'un récit à l'intérieur duquel nous tentons de structurer une image cohérente de nous-mêmes. Dans cette perspective, il est proposé qu'un certain groupe d'émotions, comme la honte, la fierté et la culpabilité, occupe une place cruciale dans la formation et le maintien de cette image de soi. Ces émotions, que nous pouvons qualifier d'auto-évaluatives, conditionnent l'évaluation que nous avons de nous-mêmes et participent ainsi à l'élaboration de la représentation de soi. De plus, cette identité narrative, à travers un certain aspect normatif et motivant, vient à son tour influencer la manifestation et l'interprétation de ces mêmes émotions. Ainsi, la relation entre les émotions auto-évaluatives et l'identité narrative serait une relation complexe d'influences réciproques. L’analyse proposée devrait permettre de clarifier de nombreux aspects de l’économie mentale de l’individu et plus particulièrement de sa motivation morale.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".