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Enregistrement W4393900289 · doi:10.3389/feduc.2024.1359200

Our responsibilities for future generations from a social-emotional learning perspective: revisiting mindfulness

2024· article· en· W4393900289 sur OpenAlexaff
Chiaki Konishi, Farhin Chowdhury, Julia Tesolin, Kendra Strouf

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPerspective (graphical)Intervention (counseling)PsychologyApplied psychologyPsychotherapistComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides the readers with an opportunity to revisit the original purpose of mindfulness and to learn about some concerns and challenges raised in current understandings and practices of mindfulness, in order to make our mindfulness-based practices more effective and relevant, deriving in part from a perspective of social-emotional learning. Over the past several decades, mindfulness has gained increased attention within the clinical and educational settings, especially as intervention practices. The prevalence of mindfulness-based practice use has tripled between 2012 and 2017 among adults; the prevalence among children aged 4 to 17 years increased 9 times from 2012 to 2017, according to a recent national survey in the U.S. Given such a wide and steady rise in attention, our scientific interest in mindfulness has increased dramatically over the past two decades. However, we still have much work to do to translate appropriate knowledge and skills into effective practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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