Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fantasies of Flight invigorates the field of personality psychology by challenging the contemporary academic view that individuals are best studied as carriers of traits. The book exchanges a heart-to-heart, case study approach to understanding human behavior for the current strategies of categorizing and comparing individuals according to their manifest traits. Its author asks and endeavors to answer questions like “What were the psychological conditions that led Sir James Barrie to create a character named Peter Pan?” and “What were the dynamics behind the Marshall Herff Applewhite's conviction that a space ship, hiding behind the Hale–Bopp comet, would rescue him and his Heaven's Gate followers after they enacted a mass suicide pact in 1997?” Answering these questions requires the author to resurrect “old” ways of thinking about personality and “old” strategies for studying individuals one by one. Early in the book, the author reviews the history of why intensive case studies were discredited in psychology and describes how Sigmund Freud's psychobiographical account of Leonardo da Vinci's fascination with flight inadvertently abetted critics of psychoanalytic psychology. He then performs a partial psychobiography of James Barrie and the origins of Peter Pan, followed by an investigation of Carl Jung, who fashioned the collective unconscious to serve as humankind's link with eternity. Arguing that personality psychology needs to become less insular, the author integrates information from the disciplines of developmental psychology and neuroscience into a theory regarding the latent needs that both Barrie and Jung sought to satisfy. The theory, including its emphasis on the onset of self and consciousness, is then applied to an array of well-known and obscure individuals with ascensionistic inclinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».