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Enregistrement W3136860014 · doi:10.3389/feduc.2021.647764

Dancing With Non-duality for Healing Through the Shadows of the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3136860014 sur OpenAlexaff
Heesoon Bai, Kevin Berry, Jesse Haber, Avraham Cohen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensAdlerCollege of New CaledoniaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuality (order theory)DualismConceptualizationEpistemologyDual (grammatical number)PandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyComputer sciencePhilosophyMathematicsMedicineArtificial intelligencePure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has unleashed torrents of global suffering at a devastating scale, necessitating a strong response to alleviating suffering. This paper begins with noting that the conventional approach to suffering in North America is to be positive and not to be negative. The paper summarily explores the philosophy of positive psychology underlying the first- and the second-wave of positive psychology, commenting on the evolution from dualism and a binary conceptualization in the first wave (PP 1.0) to a non-dualism of integrating binaries in the second wave (PP 2.0). PP 2.0’s enhanced therapeutic efficacy is noted for its non-dual framework. The paper then explores and suggests a different conceptualization possibility of non-duality, fundamental non-duality , that is related to but distinct from the one in PP 2.0. A case is made that fundamental non-duality has a radical possibility of therapeutic efficacy. Being consistent with the philosophy of non-duality, further suggestions are made that non-duality of PP 2.0 and fundamental non-duality can be therapeutically deployed together for greatest efficacy. The exploration contained in the paper is largely philosophical, arts-based, and autobiographical, creating an enacted and lived experience of applying theory to practice.

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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,211

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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