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Enregistrement W3144859804 · doi:10.1007/s41042-021-00052-0

Exploring the Relationship Between Character Strengths and Meditation: a Cross-Sectional Study Among Long-Term Practitioners of Sahaja Yoga Meditation

2021· article· en· W3144859804 sur OpenAlexaff
Tom Hendriks, Joshua N. Pritikin, Rajeev Choudhary, Chad Danyluck

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Positive Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Nottingham Ningbo China
Mots-clésMeditationGratitudePsychologyStrengths and weaknessesCharacter (mathematics)Set (abstract data type)ForgivenessMindfulnessClinical psychologyApplied psychologySocial psychologyPsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A growing body of research has associated the practice of meditation with the development of character strengths. Sahaja Yoga (SY) is a spiritual practice designed to help people develop a set of character strengths. The primary goal of the current work is to determine whether practitioners of SY meditation endorse signature strengths. Using the VIA Inventory of Strengths 120, we conducted a survey to measure character strengths among 310 daily practitioners of SY meditation and compared them to a matched sample from the database of the VIA Institute on Character. Practitioners of SY meditation endorsed seven signature strengths, relative to non-meditators: spirituality, forgiveness, gratitude, self-regulation, teamwork, appreciation of beauty, and hope. Findings suggest that the practice of SY meditation may be related to a unique and broad set of character strengths. The findings pave the way for research identifying signature strength development in other group contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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