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Enregistrement W3168656347 · doi:10.31275/20211891

The Effects of Meditation and Visualization on the Direct Mental Influence of Random Event Generators

2021· article· en· W3168656347 sur OpenAlexafffund
Imants Barušs, Tayzia Collesso, Maria Forrester

Notice bibliographique

RevueJournal of Scientific Exploration · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesKing's University College
Mots-clésMeditationVisualizationPsychologyMoodCognitive psychologyPerceptionEvent (particle physics)Clinical psychologyComputer scienceArtificial intelligenceNeurosciencePhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meditation and visualization exercises have been found to alter an individual’s mood and perception, and it is hypothesized that these techniques will enhance one’s ability to anomalously influence the function of a random event generator (REG) with the mind. This study is comprised of a control experiment and a second experiment with the administration of meditation and visualization exercises. There was no support for a significant deviation of the REG in the direction of the participants’ volition in Experiment 1, t(29) = -1.26, p = .22 (two-tailed), but results revealed a significant deviation in the intended direction in Experiment 2, t(29) = 2.66, p = .01 (two-tailed). Moreover, comparisons between cumulative deviations across both samples were found to be statistically significant, indicating that meditation and visualization exercises may promote significant deviations, t(58) = -2.69, p = .009 (two-tailed). These analyses suggest that the use of meditation and visualization techniques in experiments that study direct mental influence may be beneficial for finding anomalous effects. Keywords: meditation, visualization, random event generator, direct mental influence

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,159

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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