DeepVersity Coherence Map on jatkuvasti kehittyvä systeeminen havainnointikehys, jonka tarkoituksena on tehdä elävän järjestelmän organisoituminen näkyvämmäksi.

​

Sen sijaan, että huomio kohdistuisi yksittäisiin oireisiin, biomarkkereihin tai käyttäytymiseen, Coherence Map ohjaa tarkastelemaan biologisen säätelyn eri kerrosten välisiä suhteita.

​

Coherence Map ei pyri mittaamaan terveyttä.

Se ei diagnosoi.

Se ei luokittele.

​

Sen tarkoituksena on auttaa tarkastelemaan toisenlaista kysymystä:

​

Miten tämä yksilöllinen elävä järjestelmä näyttää organisoituvan?

​

​

Miksi Coherence Map on olemassa?

​

​

Terveyttä arvioidaan usein tarkastelemalla elimistöä sen yksittäisten osien kautta.

​

Uni.

Ravitsemus.

Stressi.

Liikunta.

Laboratoriotulokset.

Biomarkkerit.

​

Jokainen niistä tarjoaa arvokasta tietoa. Silti elävät järjestelmät toimivat harvoin irrallisina osina. Ne rakentuvat jatkuvasti vuorovaikutuksessa olevana kokonaisuutena.

​

Coherence Map on kehitetty siirtämään huomio yksittäisistä muuttujista niiden välisiin suhteisiin.

​

Sen sijaan, että kysyttäisiin:

​

"Mikä tässä on vialla?"

​

se kysyy:

​

"Miten tämä järjestelmä on organisoitunut?"

​

Sillä ymmärrys alkaa usein siitä, että rakenteet tulevat näkyviksi.

​

​

Neljä havaintokerrosta

​

​

Coherence Map tarkastelee adaptiivista ihmisjärjestelmää neljän toisiinsa liittyvän kerroksen kautta. Nämä eivät ole toisistaan erillisiä osa-alueita. Ne ovat saman jatkuvasti organisoituvan elävän järjestelmän erilaisia ilmenemismuotoja.

​

​

Säätely

​

Miten hermosto näyttää säätelevän aktivaatiota, palautumista ja joustavuutta?

Vaikuttaako järjestelmä pääasiassa ylivirittyneeltä, vaimentuneelta vai kykeneekö se siirtymään joustavasti tilanteesta toiseen?

​

​

Energia & Aineenvaihdunta

​

Miten energia näyttää muodostuvan, jakautuvan ja säilyvän?

​

Sen sijaan, että aineenvaihduntaa tarkasteltaisiin vain laboratoriotulosten kautta, tässä kerroksessa huomio kohdistuu siihen, miten energia koetaan ja kuinka järjestelmä reagoi fyysiseen ja henkiseen kuormitukseen.

 

 

Rytmi

​

Elävät järjestelmät organisoituvat ajan kautta.

​

Tässä kerroksessa tarkastellaan unta, palautumista, vuorokausirytmiä ja muita ajallisia rakenteita, jotka tukevat pitkäaikaista säätelyä.

 

 

Kokemus

​

Biologista säätelyä ei voida ainoastaan mitata. Se myös koetaan.

​

Tässä kerroksessa tarkastellaan sitä, kuinka järjestelmä ilmenee kehotietoisuutena, tunnetiloina, selkeytenä, turvallisuuden kokemuksena ja muuna elettynä kokemuksena.

​

Yhdessä nämä neljä kerrosta muodostavat toisiaan täydentävän näkymän samaan adaptiiviseen elävään järjestelmään.

​

​

Havainnointi

​

​

Coherence Map rakentuu havainnoinnin, ei mittaamisen, varaan.

​

Havainnointi esittää toisenlaisia kysymyksiä:

​

Mikä näyttää toistuvan?

Mikä yleensä edeltää jotakin tiettyä tilaa?

Mitkä rakenteet pysyvät vakaina?

Mitkä olosuhteet muuttavat järjestelmää johdonmukaisesti?

​

Sen sijaan, että etsittäisiin yksittäisiä poikkeavuuksia, Coherence Map pyrkii tunnistamaan toistuvia organisoitumisen malleja.

​

Elimistön säätelymallit eivät ole ongelmia ratkaistaviksi. Ne ovat rakenteita ymmärrettäviksi.

​

​

Data yhtenä havaintokerroksena

​

​

Fysiologinen data voi tarjota arvokasta tietoa. Coherence Mapissa se muodostaa kuitenkin vain yhden havainnoinnin kerroksen.

​

Hyvinvointimittarit, laboratoriotulokset, HRV, glukoosimittaukset, leposyke ja unidata tarjoavat hyödyllisiä näkökulmia. Ne eivät kuitenkaan korvaa havainnointia, vaantäydentävät sitä.

​

Merkitys syntyy harvoin yksittäisestä mittauksesta. Se syntyy suhteista:

​

mittausten välillä,

fysiologian ja eletyn kokemuksen välillä,

sekä ajan myötä toistuvien kuvioiden välillä.

​

​

Esimerkkejä

​

​

Coherence Map ei etsi yksittäisiä poikkeavuuksia. Sen tarkoituksena on tehdä näkyviksi sellaisia rakenteellisia suhteita, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta.

​

Esimerkiksi:

​

• Vakaa uni, mutta jatkuvasti epävakaa energiataso.

• Korkea HRV yhdistettynä heikoksi koettuun palautumiseen.

• Tasainen energiataso, mutta rikkoutunut vuorokausirytmi.

• Hyvä fysiologinen palautumiskyky, mutta jatkuva sisäinen kuormituksen kokemus.

​

​

Mikään näistä havainnoista ei itsessään tarkoita ongelmaa. Ne kuvaavat järjestelmän organisoitumista.

Usein juuri näiden rakenteiden ymmärtäminen on arvokkaampaa kuin yksittäisen muuttujan tulkitseminen irrallaan kokonaisuudesta.

​

​

Miten Coherence Mapia käytetään?

​

​

Coherence Map ei tuota pistemääriä eikä valmiita johtopäätöksiä. Se toimii jäsenneltynä havainnointikehyksenä.

​

Se auttaa järjestämään tietoa.

Selkeyttämään suhteita.

Tunnistamaan toistuvia kuvioita.

Tukemaan pohdintaa.

​

Ajan myötä toistuva havainnointi voi auttaa järjestelmää itseään paljastamaan, missä suunnassa merkityksellinen muutos näyttäisi olevan mahdollinen.

 

Suunta ei synny pelkästä yrittämisestä. Se syntyy ymmärryksestä.

​

​

​

Coherence Map osana DeepVersity-viitekehystä

​

​

DeepVersity-viitekehys tarkastelee sitä, kuinka elävät järjestelmät organisoituvat. Coherence Map tarkastelee sitä, miltä tämä organisoituminen näyttää yhden yksilöllisen järjestelmän tasolla.

 

Nämä kaksi ovat erottamattomat. Viitekehys tarjoaa käsitteellisen arkkitehtuurin. Coherence Map tarjoaa yhden käytännöllisen tavan havainnoida tätä arkkitehtuuria. Yhdessä ne yhdistävät systeemisen ajattelun ja eletyn ihmisfysiologian.

​

​

Jatka tutkimista

​

​

DeepVersity Foundations

​

Coherence Map esitellään ja sitä sovelletaan läpi DeepVersity Foundations -kokonaisuuden, jossa se toimii käytännöllisenä työkaluna viitekehyksen rinnalla.

​

Tutustu DeepVersity Foundationsiin →

​

​

Deep Health Systems Analysis

​

Coherence Mapin havainnointiperiaatteet muodostavat myös Deep Health Systems Analysis -kokonaisuuden perustan.

​

Siinä missä Coherence Map auttaa havainnoimaan järjestelmää jäsennellysti, Deep Health Systems Analysis tarjoaa kokonaisvaltaisen systeemisen tulkinnan siitä, kuinka säätelymallit, fysiologia, terveystausta ja eletty kokemus näyttävät organisoituvan juuri kyseisessä yksilöllisessä järjestelmässä.

​

Tutustu Deep Health Systems Analysisiin →