MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206290991 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190064570.013.34

The Role of Passion in the Arts and Humanities: How Quality of Engagement Matters

2022· book-chapter· en· W4206290991 sur OpenAlexaff
Robert J. Vallerand, Anna Sverdlik, Arielle Bonneville‐Roussy

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionThe artsFlourishingCreativityIdentity (music)HumanitiesAestheticsPsychologyArtSociologyVisual artsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The arts and humanities are prevalent sources of passion. Whether it is through performing them or appreciating the performance of others, the type of passion that individuals have for the arts and humanities can shape a variety of outcomes. Following the model proposed by Tay, Pawelski, and colleagues (2018, 2019), the present chapter documents the role of passion for the arts and humanities in personal outcomes such as emotions, creativity, performance, well-being, and identity processes. Research on passion for the arts and humanities demonstrates that the type of passion matters: while engaging in the arts and humanities out of harmonious passion leads to adaptive outcomes and even protects against negative ones, being obsessively passionate may be maladaptive. Thus, while engagement in the arts and humanities has the potential to contribute to human flourishing, the quality of engagement matters for those who are passionate about these domains.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,557

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Press eBooksMême sujetOptimism, Hope, and Well-beingTravaux en français237 207