Pornographie et bien être sexuel et conjugal des individus et des couples : le rôle du contenu et des médias utilisés
Bibliographic record
Abstract
Je souhaite profiter de ces quelques lignes pour remercier toutes les personnes qui ont contribué, de près ou de loin, à la réalisation de cette thèse et à l'aboutissement de mon parcours doctoral.Je remercie d'abord ma directrice de thèse, Marie-Pier Vaillancourt-Morel, qui a été une mentore inestimable, avec qui le plaisir était toujours au rendez-vous.Merci d'avoir donné sans compter, en étant toujours aussi soutenante et encourageante, me permettant de poursuivre tous mes projets en recherche.Merci pour tous nos échanges théoriques, cliniques et statistiques qui ont enrichi mes réflexions, pour ton humour, pour tes conseils précieux en appui à mon développement professionnel, pour ta franchise et pour ta bienveillance.Je remercie également tous mes co-auteurs pour leur soutien à la réalisation des articles scientifiques : Beáta Bőthe, Marie-Ève Daspe, Audrey Brassard, Christian Joyal et Elsa Villeneuve.Je remercie spécialement Beáta Bőthe pour son précieux mentorat en statistiques et son aide dans plusieurs de mes projets.Je remercie aussi mes superviseurs cliniques de la Clinique de psychologie du couple qui m'ont aidée, en contribuant à ma formation clinique, à devenir la professionnelle que je suis.Merci à Danielle Lefebvre, qui m'a accueillie avec beaucoup de chaleur dès mes débuts, qui a rapidement cru en moi et qui m'a transmis son amour pour l'intervention auprès des couples.Merci à Stéphane Sabourin, qui m'a permis d'approfondir mon sens clinique et avec qui j'ai éprouvé beaucoup de plaisir à avoir des xiii discussions cliniques poussées.Merci à Chloé Labadie, avec qui une supervision ne manquait pas d'inclure quelques éclats de rires et qui m'a grandement aidée à éclaircir mon jugement clinique.Je remercie mes amis du doctorat, spécialement Carolyne, Mathieu et Marie-Anne, avec qui j'ai eu le privilège de traverser cette étape importante.Marie-Anne, de ton passage trop court dans ma vie, je retiens ta soif de connexions profondes et tes réflexions existentielles qui garderont une place importante en moi.Mathieu, merci pour ton humour, ta douceur et ta bonne bouffe.Carolyne, je suis choyée d'avoir pu approfondir notre relation durant le doctorat et de pouvoir continuer de grandir personnellement et professionnellement à tes côtés.Maman, Papa, Alyssa, merci de m'avoir encouragée à poursuivre de longues études universitaires et vous être toujours montrés très fiers de moi.Vous avez été d'un grand support dont je vous serai toujours reconnaissante.Je remercie finalement mon amoureux, Ludovic, d'avoir toujours été présent pour moi.Merci d'avoir souvent accepté d'en prendre plus sur tes épaules lors des périodes plus chargées, de m'avoir encouragée à prendre le temps de décrocher, d'avoir été d'une écoute sans borne et d'être le meilleur amoureux que j'aurais pu espérer pour traverser cette étape importante.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".