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Enregistrement W4250968944 · doi:10.1017/cbo9781107446755.001

Preface

2016· book-chapter· en· W4250968944 sur OpenAlexaboutno aff
Rolf Reber

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingAction (physics)PsychologyReading (process)Critical thinkingAestheticsRationalitySocial psychologyEpistemologyPedagogyArtPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After walking my younger kids to school, I mounted the Vancouver SkyTrain at Sapperton Station on the morning of Monday December 14, 2009. As always, I took my current reading out of my backpack – on that day the book Effortless Action by Edward Slingerland (2003a), which analyzes the metaphorical nature of Confucian thought. I began thinking about what I read; my mind was wandering when all of a sudden an insight struck me: What Confucius wrote some 2500 years ago is critical feeling. Much has been written about critical thinking, but to my knowledge not one scholar has ever written a comprehensive work about how feelings can be used to improve personal or societal outcomes. The deficiencies of critical thinking have also been extensively covered, and recent decades have seen an increasing number of works on the rationality of emotions. Despite these insights, we lack an overview of strategies that realize the potential of feelings to improve outcomes. Feelings go beyond emotions and encompass moods, preferences, metacognitive experiences, and bodily states, as will be defined in due course. This book introduces the concept of critical feeling and provides an overview of applications in various areas, from personal well-being and skill learning to the acquisition of artistic tastes and religious creeds. Writing such a book is often a solitary affair but at the same time impossible without a host of colleagues and friends who take time to collaborate, discuss, criticize, and encourage. Within the five years since my decisive aha-experience, I have had the privilege of working with and discussing ideas with many people, some of whom I would like to mention by name. At the University of Bergen and later at the University of Oslo, I met wonderful colleagues and students who gave input from various perspectives relevant to the project; among these people were Michael Stausberg (who provided input on parts of Chapter 10), Morten Brun, Kevin Cahill, Per Olav Folgerø, Marina Hirnstein, Lasse Hodne, Sigve Høgheim, Kenneth Hugdahl, Christoph Kirfel, Geir Overskeid, Francisco Pons, Ole Martin Skilleås, Karsten Specht, and Matthias Stadler. Some of my research relevant to critical feeling has been made possible by grants from the Research Council of Norway (#166252 and #212299) as well as by a fellowship from the Leiv Eirikssons mobility program.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4480,265

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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