Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article is an investigation of the possibility that compassion is not a discrete feature but an emergent and contingent process that is at its base enactive. Compassion must be primed through the cultivation of various factors. This article endeavors to identify interdependent components of compassion. This is particularly relevant for those in the end-of-life care professions, wherein compassion is an essential factor in the care of those suffering from a catastrophic illness or injury. The Halifax Model of Compassion is presented here as a new vision of compassion with particular relevance for the training of compassion in clinicians. RECENT FINDINGS: Compassion is generally valued as a prosocial mental quality. The factors that foster compassion are not well understood, and the essential components of compassion have not been sufficiently delineated. Neuroscience research on compassion has only recently begun, and there is little clinical research on the role of compassion in end-of-life care. SUMMARY: Compassion is in general seen as having two main components: the affective feeling of caring for one who is suffering and the motivation to relieve suffering. This definition of compassion might impose limitations and will, therefore, have consequences on how one trains compassion in clinicians and others. It is the author's premise that compassion is dispositionally enactive (the interactions between living organisms and their environments, i.e., the propensity toward perception-action in relation to one's surrounds), and it is a process that is contingent and emergent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».