Bibliographic record
Abstract
"Ilyen mély betekintést, és ennyi tapasztalatot a betegségek családtörténeti hátterét illetően eddig még sohasem volt alkalmam együtt látni egy könyvben. Ez egy értékes, számomra is igen becses könyv, és nem túlzok, ha mérföldkőnek nevezem."\n (Bert Hellinger)\n \n Amikor valaki beteg lesz, felteszi magának a kérdést: "Miért lettem beteg? Miért pont én? És miért pont most?" Bert Hellinger módszerével feltárhatóak a hosszan tartó betegségek mélyebb, személyes vagy családi okai. A tünetek, betegségek gyakran a lélek segélykiáltásai: testünk jelez nekünk és esélyt ad arra, hogy amit eddig kirekesztettünk az életünkből, azt most szeretettel befogadjuk.\n Számtalan érdekes példán keresztül ismerjük meg a különböző betegségek mögött meghúzódó okokat. Az esettanulmányokon keresztül megfoghatóbbá, érthetőbbé válik a terápia. Sokféle esetről számol be a szerző, ezzel is érzékeltetve, hogy bár egy tőről fakadhat a betegség, mégis nagyon különböző okok rejtőzhetnek a háttérben. Külön részt kaptak azok a megtörtént esetek, amelyek olyan házaspárokról szólnak, akik azért produkáltak különféle tüneteket, mert átvették társuk problémáit - így akartak tudattalanul segíteni neki. Olyanokról is olvashatunk, akik nem vettek részt terápián, csak olvastak róla, s már ez is elegendő volt ahhoz, hogy megszűnjenek az életüket hosszú ideje megkeserítő tünetek, ugyanis rájöttek a probléma okára. Ebből kiindulva sok embernek talán már a könyv elolvasása is megoldást jelent, mert a szerző gyakori betegségeket vesz nagyító alá. A könyv segítségével az érintettek nyitottabbá és megértőbbé válnak a test és lélek összjátéka felé. Számtalan érdekes példán keresztül ismerjük meg a különböző betegségek mögött meghúzódó okokat. Az esettanulmányokon keresztül megfoghatóbbá, érthetőbbé válik a terápia. Sokféle esetről számol be a szerző, ezzel is érzékeltetve, hogy bár egy tőről fakadhat a betegség, mégis nagyon különböző okok rejtőzhetnek a háttérben. Külön részt kaptak azok a megtörtént esetek, amelyek olyan házaspárokról szólnak, akik azért produkáltak különféle tüneteket, mert átvették társuk problémáit - így akartak tudattalanul segíteni neki. Olyanokról is olvashatunk, akik nem vettek részt terápián, csak olvastak róla, s már ez is elegendő volt ahhoz, hogy megszűnjenek az életüket hosszú ideje megkeserítő tünetek, ugyanis rájöttek a probléma okára. Ebből kiindulva sok embernek talán már a könyv elolvasása is megoldást jelent, mert a szerző gyakori betegségeket vesz nagyító alá. A könyv segítségével az érintettek nyitottabbá és megértőbbé válnak a test és lélek összjátéka felé.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.012 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".