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Enregistrement W4390817152 · doi:10.4322/1808-5342.2023.202317111

Educação para a Alteridade: contribuições da psicologia analítica

2023· article· pt· W4390817152 sur OpenAlexaboutno aff
Silvana Maria de Jesus

Notice bibliographique

RevueCadernos Junguianos · 2023
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiquePsychology and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following work is a study of the process of women's individuation, specifically when becoming mothers.Starting with analytic listening in a private clinic of women who are mothers, supported by Carl Gustav Jung's theoretical references, a bibliographical review was carried out to recognize and understand the collective aspects of motherhood as a manifestation of the archetype of the Great Mother since the theme of maternity is being widely discussed in conversation circles, blogs, live streams, among other means of communication.To aid in the comprehension of this study, the analysis of elements from an Inuit mythological folk tale, Sealskin, Soulskin, has been used, following the method of dream analysis suggested by C.G. Jung since this type of narrative is considered by analytical psychology as rich symbolic material, capable of communicating with the human soul.The main character goes through some transformations, challenges, and troubles, generating images that may contribute to the comprehension of the path taken by women in motherhood.This work has shown how the study of archetypes and their expressions, as provided by Jung's depth psychology, is a big and important contribution to the understanding of female manifestations in the behavior of the woman-mother and how the connection with the inner world and the aspects of the Great Feminine may operate important transformations in a woman's life woman and society in general.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,049

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,320 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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