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Enregistrement W4225136057 · doi:10.3390/rel13050403

Knowing Our True Self and Transforming Suffering toward Peace and Love: Embodying the Wisdom of the Heart Sutra and the Diamond Sutra

2022· article· en· W4225136057 sur OpenAlexaff
Jing Lin, Yishin Khoo

Notice bibliographique

RevueReligions · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeditationContemplationBuddhismExistentialismEmptinessMaterialismDreamSelfAestheticsSpiritualityDimension (graph theory)State (computer science)PhilosophyPsychoanalysisPsychologyEpistemologyPsychotherapistTheologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biggest crisis that we are in nowadays is existential, which is the state of not knowing our true natures or our true selves; hence, we suffer from deep anxiety and we fail to find safety and a way to ground ourselves. In this article, we share our practical experiences of encountering and practicing the teachings of two important Buddhist scriptures: the Heart Sutra and the Diamond Sutra. We show how both sutras, and especially their teachings on emptiness, allow us to remove our attachment to a sense of a separate self, which deepens our understanding about life, and transforms suffering toward peace and love. We further demonstrate the importance of meditation, contemplative chanting and reading, and experimentation with Buddhist teachings as pathways towards understanding our true natures. In sum, both sutras help us to go beyond the materialistic, capitalistic, narrow vision of who we are and to access the higher dimension of our existence, which allows us to discover our cosmic selves in the ultimate reality. It is through experiencing one’s true self that one gains a greater capacity to seek social transformation in times of crisis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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