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Enregistrement W4283462890 · doi:10.3389/fpsyg.2022.790300

Defining Transformative Experiences: A Conceptual Analysis

2022· review· en· W4283462890 sur OpenAlexaff
Alice Chirico, Marta Pizzolante, Alexandra Kitson, Elena Gianotti, Bernhard E. Riecke, Andrea Gaggioli

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteFondazione Cariplo
Mots-clésOperationalizationTransformative learningConstruct (python library)PsychologyEpistemologyPhenomenonEngineering ethicsDomain (mathematical analysis)Cognitive scienceManagement scienceComputer sciencePedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of transformative experience (TE) has been widely explored by several disciplines from philosophy to neurobiology, and in different domains, from the spiritual to the educational one. This attitude has engendered heterogeneous models to explain this phenomenon. However, a consistent and clear understanding of this construct remains elusive. The aim of this work is to provide an initial comprehensive interdisciplinary, cross-domain, up-to-date, and integrated overview on the concept of TEs. Firstly, all the models and theories on TEs were reviewed to extract and analyze TEs' main components emerging from different disciplines. Then, this preliminary analysis was integrated with an in-depth examination of redundancies and particularities across domains and disciplines, to provide an integrated theoretical framework of TEs and a preliminary interdisciplinary operational definition of TEs. This examination, in turn, can help organize current research and theories, thus providing suggestions for operationalizing TEs as well as encouraging new interdisciplinary research endeavors.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,348 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations58
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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