Organisational Benefits of Alternate Mindsets: How Meditative Techniques Enhance Employee Well-being and Creativity
Bibliographic record
Abstract
Contrairement à l'état d'esprit traditionnel (TMS) -la prise de conscience, les processus de mentaux contrôlés, et la manipulation analytique-logique des symboles-un état d'esprit alternatif (AMS) est considéré comme étant un processus mental pré-conscient (c'est-à-dire associatif, imaginatif, intuitif) et la réflexion holistique (Davis-Floyd et Arvidson 1997, Dane et Pratt 2007, Hodgkinson et al 2009). Depuis Platon, l'Occident a considéré le TMS comme la marque de l'intelligence et tout simplement de la cognition. Pourtant, ces dernières décennies, diverses recherches ont exploré des compléments et/ou alternatives aux systèmes de la cognition analytique logique (par exemple, Damasio 1994, Nisbett et al. 2001, Wagner et Sternberg 1985). L'état d'esprit alternatif-un exemple de ces systèmes alternatifs-a été principalement étudié pour ses bienfaits individuels, alors que notre recherche se concentre sur ses bénéfices organisationnels. Pour ce faire, nous avons mis en place une pratique bi-hebdomadaire de méditation pour provoquer une transition vers l'AMS chez les acteurs organisationnels. Nous avons fait l'hypothèse générale que suite au passage de TMS à l'AMS, les acteurs organisationnels bénéficieront d'une production créative et d'un bien-être accrus. Les expériences empiriques ont été réalisées avec 144 participants auto-sélectionnés au sein de deux organisations-une entreprise et une autorité municipale-au Canada, et d'une autre-administration d'une école de commerce-en France. Chacune des trois expériences s'est composée de huit séances bi-hebdomadaires de 20 minutes de méditation guidée pour le groupe expérimental (Fredrickson et al. 2008, Oz et al. 2009, Sears & Kraus 2009); une technique de relaxation a été utilisée pour le groupe témoin (Roausch et al. 2006).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".