72 Wisdoms: A practical guide to make life more meaningfu
Notice bibliographique
Résumé
How do you create a good life, a life true to your values, a beautiful and meaningful life? This is a guidebook to help you do that. Wisdom is offered to enhance your spiritual, psychological, and philosophical health. The 72 Wisdoms cover 72 concerns all thinking people care about. The wisdoms are quotes which introduce particular topics of concern. They come from sources as diverse as Old Testament proverbs, ancient Greek and Roman aphorisms, Quaker values, a Beatles song, neuroscience, astrophysics, and memorable lines from classic flicks and TV shows. The people quoted are also a diverse lot, including, for example, Jesus, Muhammad Ali, the Dalai Lama, Betty White, and Stephen Hawking.The topics covered range from ordinary, daily concerns to the deepest philosophical questions. How should you deal with boredom? What is the “golden mean” of balancing living for today, planning for the future, and learning from the past? Does God exist? What is the evidence of an afterlife? How do you become your highest and best self? Which has more value, winning or doing your best? What constitutes an existentially meaningful life? Why do people vote for tyrants like Putin and what should be done about the Russian invasion of Ukraine? What is the greatest danger to democracy, and what is the greatest danger to the economy? Topics relevant to each stage of life are covered: giving birth to a baby, falling in love, and parenting, as well as grieving the loss of loved ones, and preparing for your own death.Jeff Rasley tells the story behind each quote and then teases out more profound meanings than the conventional ones. He enlivens the discussion by drawing on his own personal experiences. The book offers inspiration, advice, includes humorous observations, and asks probing questions. It will deepen your understanding of how to live a meaningful life.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,100 |
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 ».