Notice bibliographique
Résumé
Mediators have shown great ambivalence about emotions, with practice lurching between intrusive fascination (“How does that make you feel?”) and denial (one prominent pioneer describing emotional information as “not useful”). Emotions are also physical, and mediation has also proved itself less than comfortable with the physical dimensions of human interaction. The classic model involves sitting, talking and thinking – “mediating from the neck up.” And yet all know the visceral effect of conflict. Bodies matter: “Our evaluations of the world … rely on a seamless calibration of feelings and thoughts. Body and mind are equally implicated” The chapter explores three key ideas: 1) The relationship between cognition and emotion in perception 2) The importance of a range of emotions, starting with anger, in contributing to conflict 3) The potential for emotional self-regulation to be harnessed and supported by mediators It goes on to set out the “emotion grid”, a simple heuristic with twin poles of volume and intensity, designed to support conflict resolution practitioners in: 1) developing cultural fluency 2) plotting the flow of emotions over time 3) developing mediator practice through self-reflection 4) helping clients build their capacity for emotional self-regulation. This chapter emerged from “Dancing at the Crossroads”, an innovative conference led by Michelle LeBaron and Margie Gillis (one of Canada’s best known contemporary dancers). Conflict resolution practitioners and artists from across the world gathered in Switzerland in the summer of 2013 to engage in an imaginative experiment in creativity and physicality, culminating in the publication of “The Choreography of Resolution: Conflict, Movement, and Neuroscience.” The “emotion grid” was one of the products of that week.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».