A Study of the Neurolinguistic Features of Programming Unhealthy Personality Mindset: A Case Study of the Language of Affection in the Qur’an
Notice bibliographique
Résumé
For a start, the present study tackles the language of affection in the Qur’an and its role in managing unhealthy personality. Primarily, it provides a full-scale model for programming unhealthy mindsets. The model uses linguistic and neurological tools in the process of analysis. Affectional language is a case in point that shows how language, emotions, and cognition interact to reflect each other. The study highlights the effective role of affectional language in shaping minds. In the same vein, a typical example for the neurological programming process is the Qur’anic representation of the attitudes of some believers at the time of the Prophet Muħammad (PBUH) after a specific battle. This representation reports the initial reaction of the believers which is emotionally shaped. Also, it helps in making proper reactions which are shaped according to the normal pathways of thinking. The process of shaping cognition is carried out according to specific neurological strategies that include the proper process of sensation, retrieval of the previous experience, neuroplasticity, and acceptance. Also, these strategies include self-compassion and compassion for others. Adding to its motivational role in the promotion of forgiveness, it plays the same motivational role for doing justice. Accordingly, the study concludes that the discourse of affection plays an effective role in shutting the door on any potential sign of the hurt-perceived and the righteous indignation reactions. Furthermore, it combats radicalism and extremism in a way that ends all forms of violence.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».