Mindfulness as a Way of Reducing Automatic Constraints on Thought
Notice bibliographique
Résumé
The number of mindfulness-based wellness promotion programs offered by institutions, by governments, and through mobile apps has grown exponentially in the last decade. However, the scientific understanding of what mindfulness is and how it works is still evolving. Here, I focus on 2 common mindfulness practices: focused attention (FA) and open monitoring (OM). First, I summarize what is known about FA and OM meditation at the psychological level. While they share similar emotion regulation goals, they differ in terms of some of their attention regulation goals. Second, I turn to the neuroscientific literature, showing that FA meditation is associated with consistent activations of cortical control network regions and deactivations of cortical default network regions. In contrast, OM meditation seems to be most consistently associated with changes in the functional connectivity patterns of subcortical structures, including the basal ganglia and cerebellum. Finally, I present a novel account of the mental changes that occur during FA and OM meditation as understood from within the Dynamic Framework of Thought-a conceptual framework that distinguishes between deliberate and automatic constraints on thought. Although deliberate self-regulation processes are often emphasized in scientific and public discourse on mindfulness, here I argue that mindfulness may primarily involve changes in automatic constraints on thought. In particular, I argue that mindfulness reduces the occurrence of automatized sequences of mental states or habits of thought. In this way, mindfulness may increase the spontaneity of thought and reduce automatically constrained forms of thought such as rumination and obsessive thought.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».