Penser les répercussions psychiques de la violence de masse au fil des générations : l’apport de la psychanalyse groupale
Bibliographic record
Abstract
La violence de masse engendre des catastrophes psychiques d’origine sociale ; en raison de la sidération et de l’effroi traumatique, les processus de symbolisation dont disposent les survivants sont débordés. Cet article explore les répercussions psychiques d’une telle violence extrême et les modalités de transmission au fil des générations. L’autrice questionne la pertinence du modèle de la psychanalyse groupale pour penser la complexité des processus en jeu : quel est l’apport des travaux de Kaës, Rouchy ou Granjon par exemple pour penser la mise à mal des processus psychiques en jeu dans les groupes hantés par les secrets associés à un héritage traumatique ou un deuil resté inélaboré ? Elle montre l’utilité de distinguer la transmission inter générationnelle de la transmission trans générationnelle, laquelle se conjugue au négatif. En s’appuyant sur une brève vignette clinique, elle pointe comment les ricochets d’un secret se répercutent au sein d’une famille. Enfin, l’article met en évidence l’intérêt des dispositifs thérapeutiques à médiation pour favoriser le travail de liaison.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".