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Enregistrement W1489130775

Unifying Reason and Emotion: A Method to Realize The Ecological Self

2009· article· en· W1489130775 sur OpenAlexvenueno aff
S. N. Mishra

Notice bibliographique

RevueThe Trumpeter · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)IgnoranceDualismEpistemologyNatural (archaeology)PhilosophyAestheticsPsychologyHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been an age-old battle between reason and emotion, continued from centuries from the perspective of man; and reflected in the clash of religion and science. Simply we try to follow reasonand avoid to follow emotion. But in practice, knowingly and unknowingly we follow emotion. In addition to the most of values are rooted actually in emotion not in reason. In the eco-philosophical writings of Arne naess, this puzzle takes much attention; he tries to discover the connection between reason and emotion. In a branch of Indian Philosophy, known as Advaitism (Non-dualism) the connection between reason and emotion studied and explained very beautifully. Advaitism holds that the ultimate goal of human life is to realize Sarvatmata (Everything is identical with self) and demonstrates a path to realize this Sarvatmata. Following the words of Arne Ness, this Sarvatmata can be conceived as realization of the big ecological self. In the school of Advaitism, a systematic way of thinking is found to realize Sarvatmata. The only method to know the self is making our mind free from impurities i.e. infatuation, aversion, attraction, craze etc. These all are products of our ignorance. As one cannot see his face in a mirror whereon dust is present; equally, given that these impurities are there the self is not known. However, as the dust is removed, one sees his face very clearly. Similarly, as these impurities are removed, one clearly realizes that he is not different from other beings, but identical with them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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