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Enregistrement W4399884118 · doi:10.69470/eh0wg012

Cultivating Stillness Through Yoga

2024· article· en· W4399884118 sur OpenAlexaff
Renata Cueto de Souza, Charles Scott

Notice bibliographique

RevueInternational journal of presencing leadership & coaching. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic Presencing offers a significant advancement in the work of presencing. The work as a whole opens up new territory at the bottom of the U that develops existing understandings and applications of presencing in Theory U contexts. Key to the first three journeys is the ability to embody different level-depths of presence and to learn to rest in stillness and discern emergence in a way that generates a subtle but active renewal of our seeing from Source. We suggest the Yoga Sutras, as a foundational document of the philosophy and practice of yoga, and as a holistic and systemic approach to stilling the waves of consciousness, offer supportive practices and ways of being that are complimentary to the Dynamic Presencing method of attuning to, being and seeing from Source. In this article, we illustrate how yoga practice not only aligns with but also provides an important and necessary contribution to the Dynamic Presencing mastery ideal of engaging presencing as a generative way of being. To this end, we outline two of the eight limbs or components of classical yoga—yama-niyama and gunas—as a means of demonstrating these alignments and essential contributions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,249 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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