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Título: Utilização de Mapas Causais para Autoanálise Retrocognitiva
Título(s) alternativo(s): Use of Causal Maps for Retrocognitive Self-Analysis
Utilización de Mapas Causales para el Autoanálisis Retrocognitivo
Autor(es): Penna, Douglas
Palavras-chave: Autopesquisa Parapsíquica
Mapas causais
Auto-retrocognição
Parapsychic Self-research
Causal maps
Self-retrocognition
Autoinvestigación parapsíquica
Autorretrocognición
Mapas causales
Data do documento: Jul-2019
Editor: Associação Internacional do Centro de Altos Estudos da Conscienciologia
Resumo: O objetivo deste trabalho é expor como mapas causais podem auxiliar na definição de experimentos parapsíquicos na análise de supostos parafenômenos retrocognitivos. O artigo é baseado em experimentos parapsíquicos desenvolvidos pelo autor entre 2015 e 2019, para conseguir discriminar com maior exatidão parapercepções que a princípio foram captadas em bloco, mas, com ausência de alguns elementos específicos que favoreceriam a autoidentificação. Os métodos utilizados serviram para facilitar o autor a discernir entre possível imaginação da retrocognição fidedigna, permitindo autoidentificação seriexológica. O autor entende que o grau de simplicidade utilizado permite adaptação do mesmo para outras conscins interessadas em aprofundar a auto pesquisa seriexológica, facilitando a identificação e interassistência dos grupos aos quais a conscin está mais conectada ao longo das diversas ressomas.
Descrição: Um mapa causal estrutural é uma forma de descrever as variáveis relevantes do mundo, e de que modo elas interagem entre si (Pearl, Glymour & Jewell; 2016, p. 26).
URI: http://reposicons.org/jspui/handle/123456789/8215
ISSN: 1415-5125
Aparece nas coleções:Vol 23 - N. 3 - 2019

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