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Enregistrement W2336928030 · doi:10.1037/pas0000283

Meditation Breath Attention Scores (MBAS): Development and investigation of an internet-based assessment of focused attention during meditation practice.

2016· article· en· W2336928030 sur OpenAlexaff
Paul Frewen, Heather Hargraves, Jonathan DePierro, Wendy D’Andrea, Les Flodrowski

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeditationPsychologyClinical psychologyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meditation Breath Attention Scores (MBAS) represent a self-report, state measure of focused attention (FA) during the practice of meditation. The MBAS assessment procedure involves sounding a bell at periodic intervals during meditation practice, at which times participants indicate if they were attending toward breathing (scored 1) or if instead they had become distracted (e.g., by mind wandering; scored 0); scores are then tallied to yield participants' MBAS for that meditation. The current study developed and evaluated a fully automated and Internet-based version of MBAS in 1,101 volunteers. Results suggested that: (a) MBAS are internally consistent across bell rings; (b) MBAS total scores exhibit a non-normal distribution identifying subgroups of participants with particularly poor or robust FA during meditation; (c) MBAS decrease linearly with the duration of meditation practices, indicating that participants tend to experience less FA later as opposed to earlier in the meditation; (d) in the case of eyes-open meditation, MBAS are higher when the amount of time between bells is shorter; (e) MBAS correlate with various self-reported subjective experiences occurring during meditation; and (f) MBAS are weakly associated with higher trait mindful "acting with awareness," lesser ADHD-related symptoms of inattentiveness, and estimated minutes of meditation practiced in the past month. In sum, results provide further support for the construct validity of MBAS and serve to further characterize the dynamics of individual differences in FA during meditation. (PsycINFO Database Record

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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