Notice bibliographique
Résumé
Interest in mindfulness has grown rapidly in recent years. For the period 1986–1996 the number of hits for “mindfulness” in Google Scholar was 4,390. From 1997 to 2007 that number increased eight-fold to 35,300, and from 2008 to 2018 it increased by a factor of 35 to 155,000. In 2010, a peer-reviewed academic journal Mindfulness emerged devoted exclusively to the advancement of mindfulness theory, research, and clinical practice. Between 2014 and 2019 numerous handbooks on various aspects of mindfulness were published, and in October 2015 American Psychologist published a special issue on the topic. Neuroscientific evidence on the benefits of mindfulness meditation is rapidly growing as well, as canvassed by Gotink, et al. 2016 and Tang, et al. 2015. This increase in scholarly attention has been mirrored by a growing interest in mindfulness in society at large. Since the 1980s, the Western world has seen meditation and yoga rise from almost obscurity to a regular part of everyday life for many people, with the number of Americans who engage in such practices in 2012 estimated to be 9.5 percent. Mindfulness training has spread to the business world and is being offered by an increasingly wide array of Fortune 500 companies including Apple, Google, and General Motors, to name a few. In 2014 Time Magazine featured as its cover story the “Mindful Revolution.” Mindfulness has hit the mainstream. The purpose of this article is to review the key issues and findings in mindfulness research to date, with an emphasis on how it relates to management, organizational behavior, and industrial-organizational psychology. To place the discussion in context, we begin by reviewing definitions of mindfulness, as well as canvassing the historical context from which it has emerged. We then summarize some of the key findings of mindfulness research to date, organized by topic category. In the second half of the chapter, we review the rapidly expanding literature on mindfulness in the workplace, offer theoretical reasons in support of the findings, and highlight potential avenues of future research. We close with what we see as important research issues facing mindfulness scholars. Support for this article was received from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada grant to the third author.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,041 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».