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Enregistrement W2114539629 · doi:10.1080/2159676x.2015.1099562

Cultivating focus: insights from dedicated yoga practice and the implications for mental health and well-being

2015· article· en· W2114539629 sur OpenAlexaff
Tanya Halsall, Penny Werthner, Tanya Forneris

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMental healthFocus groupPsychologyFocus (optics)Applied psychologyWell-beingQualitative researchMedical educationMedicinePsychotherapistSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yoga has demonstrated some promising impacts on mental health and well-being. The ability to focus is a possible mechanism through which yoga practice influences mental health and well-being. Furthermore, there are relatively few empirical studies that have explored the experience of maintaining focus or the process of developing this capacity within yoga. This study explored focus in terms of its development within the practice of yoga. The two objectives of the study were: (1) to examine the experience of focus in individuals with extensive accumulated practice, and (2) to learn how they developed this ability to focus. Eight participants were selected based on duration and frequency of their practice. Two one-hour interviews were conducted with each participant in a semi-structured format and qualitative thematic analysis was used. The findings are discussed within two main themes: the practice and the nature of yogic awareness. Results are discussed in relation to the enhancement of mental health and well-being, and future directions are recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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