Mécanismes soutenant l’efficacité de suggestions hypnoanalgésiques
Bibliographic record
Abstract
Ce travail vise à améliorer la compréhension des mécanismes d’intégration cognitive et expérientielle que modulent les suggestions hypnotiques d’analgésie. Pour ce faire, les notions de douleur et d’hypnose seront décrites, en lien avec les connaissances actuelles. La théorisation de l’hypnoanalgésie sera présentée, en lien avec certains mécanismes pouvant participer à son efficacité. Ensuite, le corps de cet essai se constitue de deux articles scientifiques, participant à augmenter le savoir sur la modulation psychologique de la douleur. Le premier se penche sur l’imagerie cérébrale de l’écoute de suggestions verbales d’analgésie, en contexte d’hypnose. Y sont explorées les activations cérébrales prédictives de l’augmentation et la diminution de la douleur, conséquemment aux suggestions données aux participants. Cet article positionne l’importance de l’étude de l’intégration des suggestions verbales afin de mieux saisir la manière dont cette approche fonctionne et agit sur l’expérience de douleur. Le deuxième article de thèse se penche sur la relation entre certains traits de personnalité prédisposant soit à l’hypnose, soit à la pleine conscience, et l’efficacité de différentes suggestions verbales, censées reposer sur ces prédispositions pour augmenter l’analgésie. Cet article participe à mieux saisir les limites et possibilités de l’utilisation de suggestions de pleine conscience, au sein d’une intervention hypnotique. En cela, il devient possible de mieux situer ce qui fait l’efficacité de certains types de suggestions, en relation avec ces prédispositions. Finalement, le dernier volet de cette thèse visera à approfondir les résultats de ces articles, en lien avec la théorisation d’un cerveau prédictif (ou bayésien) et en cognition incarnée. Ce postulat sera utilisé afin de situer les besoins à venir en recherche et en clinique, en lien avec la nécessité de considérer la recherche sur l’hypnoanalgésie en lien avec les facultés naturelles d’un cerveau à même de favoriser un modèle interne, plutôt que les entrants sensoriels supposés informer son expérience. En somme, cet essai ouvre la réflexion sur une proposition claire : Loin de créer une expérience altérée, le contexte hypnotique mobilise et met à profit une capacité naturelle du cerveau.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".