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Enregistrement W2784757599 · doi:10.26443/ijwpc.v5i1.172

Ontological exercises to overcome mismatch diseases’ obstacles to holistic health

2018· article· en· W2784757599 sur OpenAlexaffvenue
Simon Rousseau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionTransformative learningFeelingContext (archaeology)EmpathyMeditationHolistic healthEnvironmental ethicsPsychologyAnxietySociologySocial psychologyMedicinePolitical scienceAlternative medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current urban environment inhabited by humans in North America reflects profound changes in its physical and social architecture that occurred more rapidly than the human biological capacity to adapt. This mismatch between self and environment can result in ailments and diseases that are physical (e.g. metabolic syndrome) and psychological (e.g. anxiety, depression). These mismatch ailments act insidiously, as their chronic/diffuse nature makes them go generally unnoticed. However, their effects are no less important on overall wellbeing and deserve attention from health professionals. The overarching hypothesis is that ontological exercises, i.e. practices that are aimed to foster a deeper understanding of the nature of being, promote holistic health to counterbalance the feeling of threat arising from the disconnect between post-modern society and the ancestral makeup of human beings. Numerous cultural practices have emphasized exercises aimed at operating transformative changes to increase wellbeing, empathy, compassion and pro-social behaviors. Ontological exercises from ancient Greeks, Buddhists and Native Americans will be explored in this context.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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