MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2806556803 · doi:10.1093/geront/gnv304.04

THE EXAMINED LIFE: RELATIONS AMONG LIFE EXPERIENCE, SELF-REFLECTION, AND WISDOM

2015· article· en· W2806556803 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-reflectionReflection (computer programming)PsychologySociologyPsychoanalysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium brings together researchers from Austria, Canada, and the United States reporting their most recent findings in the growing field of wisdom psychology. For a long time, the definition and the best measurement approach for wisdom were the main issues in the field. While these issues are still under debate, the papers presented here open up several new directions of inquiry. The first two presentations concern experiential factors that may influence the development of wisdom. Nusbaum, Williams, and Hoeckner report associations between years of practice in various activities -from meditation to ballet -and wisdom. Weststrate, Glck, Ferrari, and Fournier present research suggesting that wisdom develops through the experience of momentous life events in combination with certain ways of self-reflection about these experiences. Both papers have important implications for our understanding of the internal and external factors that cause some people, but not others, to grow towards wisdom. The third talk by Grossmann, Sahdra, and Ciarrochi investigates the role of physiological functioning. They found wise reasoning to be linked to cardiac vagal tone, but only when participants are instructed to take a self-distanced perspective. The last talk by Glck, Knig, Naschenweng, Redzanowski, Dorner-Hrig, and Strasser discusses situational fluctuations in wisdom and reports low correlations between the wisdom levels in the context of two different life-event narratives. Susan Bluck discusses the implications of these new findings within and beyond wisdom 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe GerontologistMême sujetIdentity, Memory, and TherapyTravaux en français237 207