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Enregistrement W2533705414 · doi:10.1163/15685357-02002100

Overcoming Fear, Denial, Myopia, and Paralysis

2016· article· en· W2533705414 sur OpenAlexaff
Mark D. Hathaway

Notice bibliographique

RevueWorldviews Global Religions Culture and Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenialAction (physics)PsychologyBuddhismPoliticsSet (abstract data type)HumanitySocial psychologyPerceptionPsychological resilienceAestheticsEnvironmental ethicsSociologyPsychoanalysisPolitical scienceHistoryLawNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on insights from neuroscience, psychology, Buddhism, and the Beatitudes of Jesus, this paper explores the role emotions play in influencing human responses to the ecological crisis. While political, technological, and economic factors contributing to this crisis are often analyzed, emotional factors tend to be neglected or underestimated. Humans may be suffering from a condition analogous to the “myopia for the future” described by Antonio Damasio which impedes both our perception of the crisis and our response to it. Traditional Buddhist psychology’s analysis of the “three poisons” provides helpful insights into why humans may fail to respond to distressing information. At the same time, emotions have the potential to empower humanity to overcome the interwoven dynamics of denial, despair, and addiction and to facilitate a collective response to the ecological crisis. Joanna Macy has developed an integrated set of interactive, spiritual practices to enable persons to reconnect emotionally to the entire Earth community, overcome both despair and myopia for the future, and take meaningful action to heal the world. The Aramaic version of Matthew’s Beatitudes as interpreted by Neil Douglas-Klotz also models a spiritual process for overcoming despair by working with and through emotions to empower restorative action.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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