The Language of Essence and Inference in Mental Health: Natural Law-Legal Positivism-Cognitive Dissonance
Notice bibliographique
Résumé
K-12 Teachers are experiencing more stress than ever before, and the problem isn't expected to be going away anytime soon.In this article, I want to show how it is possible to re-stimulate damaged neural pathways using insights drawn from a newly developed cognitive model, and, to show anecdotal evidence from an ongoing longitudinal qualitative study that began in 2010.The original study was started to seek support and to validate the hypothesis that; cognition is equal to an emotional response to absurd notions, thoughts, idea, etc., and that; where the individual (mind) achieves resolve, the physical brain would rest, and the body would enter relaxation phase or the; "relaxation response" [1], equal to post fight or flight, thus allowing toxins to freely flush from the body through the urine as vital organs would become unstressed, and that resolve may be inherently human.It is in the study of Dementia and Alzheimer's disease which shows us that Neural pathways in the brain can become damaged, and/or lay dormant, and it is in this research and study that we believe that we have discovered a novel approach to assist in the problem of K-12 Teacher stress and mental health, by re stimulating dormant neural pathways which inherently make it possible to exist within this modern day environment without succumbing to the adverse effects of stress Individual Case Studies 2010-2018
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,148 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».