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Enregistrement W2799319595 · doi:10.3389/fnhum.2018.00174

Can Tai Chi and Qigong Postures Shape Our Mood? Toward an Embodied Cognition Framework for Mind-Body Research

2018· article· en· W2799319595 sur OpenAlexaff
Kamila Osypiuk, Evan Thompson, Peter M. Wayne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institutes of HealthOsher Center for Integrative Medicine
Mots-clésEmbodied cognitionCognitionMoodPsychologyCognitive psychologyObservational studyAnxietyMind–body problemMental healthCognitive sciencePsychotherapistSocial psychologyMedicineNeuroscienceComputer sciencePsychiatryEpistemologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic and static body postures are a defining characteristic of mind-body practices such as Tai Chi and Qigong (TCQ). A growing body of evidence supports the hypothesis that TCQ may be beneficial for psychological health, including management and prevention of depression and anxiety. Although a variety of causal factors have been identified as potential mediators of such health benefits, physical posture, despite its visible prominence, has been largely overlooked. We hypothesize that body posture while standing and/or moving may be a key therapeutic element mediating the influence of TCQ on psychological health. In the present paper, we summarize existing experimental and observational evidence that suggests a bi-directional relationship between body posture and mental states. Drawing from embodied cognitive science, we provide a theoretical framework for further investigation into this interrelationship. We discuss the challenges involved in such an investigation and propose suggestions for future studies. Despite theoretical and practical challenges, we propose that the role of posture in mind-body exercises such as TCQ should be considered in future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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