A Framework for the Empirical Investigation of Mindfulness Meditative Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Millions of people globally have learned mindfulness meditation with the goal of improving health and well-being outcomes in both clinical and non-clinical contexts. An estimated half of these practitioners follow mindfulness teachers’ recommendations to continue regular meditation after completion of initial instruction, but it is unclear whether benefits are strengthened by regular practice and whether harm can occur. Increasing evidence shows a wide range of experiences that can arise with regular mindfulness meditation, from profoundly positive to challenging and potentially harmful. Initial research suggests that complex interactions and temporal sequences may explain these experiential phenomena and their relations to health and well-being. We believe further study of the effects of mindfulness meditation is urgently needed to better understand the benefits and challenges of continued practice after initial instructions. Effects may vary systematically over time due to factors such as initial dosage, accumulation of ongoing practice, developing skill of the meditator, and complex interactions with the subjects’ past experiences and present environment. We propose that framing mindfulness meditation experiences and any associated health and well-being benefits within integrated longitudinal models may be more illuminating than treating them as discrete, unrelated events. We call for ontologically agnostic, collaborative, and interdisciplinary research to study the effects of continued mindfulness meditation and their contexts, advancing the view that practical information found within religious and spiritual contemplative traditions can serve to develop initial theories and scientifically falsifiable hypotheses. Such investigation could inform safer and more effective applications of mindfulness meditation training for improving health and well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,078 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,056 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».