La résolution des confusions dans le travail quotidien – 3ème partie

La résolution des confusions dans le travail quotidien – 3ème partie

Apprenons donc tout d’abord comment détruire des confusions. Et nous constatons que c’est assez simple à faire.

Lorsque toutes les particules semblent être en mouvement, arrêtez-en une pour voir comment les autres se meuvent par rapport à elle, vous trouverez alors qu’il y a déjà moins de confusion. Ayant adopté l’une d’entre elles comme donnée stable, vous parviendrez à en aligner d’autres. De cette manière, on peut voir et comprendre une urgence, une machine, un emploi ou la vie elle-même, et on peut être libre.

Jetons un coup d’œil sur la façon dont cela fonctionne. Au cours du premier chapitre, nous avons dressé la liste d’un certain nombre d’éléments qui risquent d’influer sur le fait d’obtenir, de conserver et d’améliorer un travail. On peut traiter le problème dans son ensemble, comme le font les gens le plus souvent, en introduisant dans ce problème la seule et unique donnée : « Je peux trouver et conserver un emploi. » En se raccrochant à cela comme seule croyance, on est moins perplexe et moins touché par les confusions et les insécurités de la vie.

Mais supposons qu’une personne, sans plus approfondir le problème, ait dit toute jeune en grinçant des dents et en fermant les yeux : « Je peux trouver et conserver un emploi, quoi qu’il arrive. Je ne vais donc plus m’en faire au sujet des facteurs économiques de la vie. » À la bonne heure !

Plus tard, la personne est renvoyée sans préavis et passe deux mois et demi au chômage. Même après avoir retrouvé un emploi, elle se sent moins confiante et moins en sécurité qu’auparavant. Mettons en plus qu’un accident se produise et que la personne se retrouve à nouveau sans travail. Au chômage pour la seconde fois, elle est encore moins confiante et moins assurée. Quelle en est la raison?

Examinons le revers de ce principe de la donnée stable. Nous y apprenons que les confusions sont neutralisées par les données stables et que, lorsqu’une donnée stable est ébranlée, la confusion réapparaît.

Imaginons une confusion arrêtée. Elle est encore désordonnée, mais elle est arrêtée. Qu’est-ce qui l’a arrêtée? L’adoption d’une donnée stable. Mettons qu’une personne ait eu à la maison de graves ennuis avec sa belle-mère. Un beau jour, à la suite d’une querelle, la personne est sortie furieuse de la pièce en se disant, comme par inspiration : « Toutes les belles-mères sont maléfiques. »

Il s’agissait là d’une décision. C’était, à tort ou à raison, la donnée stable adoptée dans la confusion. Aussitôt la personne s’est sentie mieux. Elle pouvait désormais s’occuper du problème ou vivre avec. Elle savait que « toutes les belles-mères sont maléfiques ». Ce n’était pas vrai, mais ce n’en était pas moins une donnée stable.

Puis un jour, alors que la personne était en difficulté, sa belle-mère est arrivée fidèlement à la rescousse pour payer le loyer et acquitter l’autre dette en même temps. Du coup, la personne est tombée dans une grande confusion. Un tel geste de bonté n’aurait pourtant pas dû être source de confusion. La belle-mère, après tout, n’avait-elle pas résolu le problème ? Comment se fait-il que la personne en soit perturbée? C’est parce que la donnée stable a été ébranlée. Toute la confusion du problème passé s’est remise en branle parce que la fausseté de la donnée stable a été démontrée.

Pour plonger quelqu’un dans la confusion, il suffit de localiser ses données stables et de les infirmer. Par des critiques ou preuves à l’appui, on n’a qu’à ébranler ces quelques données stables pour remettre en branle toutes les confusions de la personne.

Les données stables, voyez-vous, n’ont pas besoin d’être vraies. Elles sont simplement adoptées. Une fois qu’on les a adoptées, on examine d’autres données par rapport à elles. De ce fait, l’adoption de n’importe quelle donnée stable tendra à annuler la confusion en question. Mais si jamais cette donnée stable-là est ébranlée, infirmée ou réfutée, on se trouve à nouveau en présence de la confusion. Bien entendu, tout ce qu’il faudra faire alors, c’est adopter une nouvelle donnée stable ou remettre l’ancienne en place. Mais il faudrait connaître la Scientologie pour y arriver sans à-coup.

Prenons l’exemple d’une personne qui ne craint rien pour l’économie nationale grâce à un homme d’État héroïque qui fait de son mieux. Cet homme est la donnée stable pour toutes les confusions de la personne en matière d’économie nationale. Elle ne se fait donc « pas de soucis ». Mais le cours des événements ou ses ennemis politiques parviennent un jour à ébranler cet homme en tant que donnée, en «prouvant » qu’au fond il était malhonnête. Les soucis de la personne à propos de l’économie nationale rejaillissent alors.

Vous aviez peut-être épousé une philosophie parce que le conférencier paraissait si agréable. Plus tard quelqu’un vous apporte la preuve que ce conférencier était en vérité un voleur ou pire. Vous aviez adopté cette philosophie à un moment où vous aviez besoin de répit dans vos pensées. Le fait que le conférencier soit discrédité ranimera immédiatement la confusion devant laquelle vous vous trouviez à l’origine.

Nous avons donc observé la confusion qui régnait dans le travail quotidien quand nous étions jeunes, nous l’avons tenue à distance en déclarant avec gravité : «Je peux trouver et conserver un emploi.» C’était la donnée stable. Nous avons en effet obtenu un emploi ; mais on nous a renvoyés. La confusion régnant dans le travail quotidien s’est mise alors à grandement nous affecter. Si nous n’avons pour toute réponse aux divers problèmes exposés dans le premier chapitre que la seule et unique donnée stable : Je peux trouver et conserver un emploi », nous allons assurément traverser quelques périodes confuses au cours de notre vie active. Bien meilleure serait la donnée stable suivante : « Je comprends ce que sont la vie et les emplois. Je peux, par conséquent, les obtenir, les conserver et les améliorer. »

Voilà où nous allons dans ce livre.

Ce texte est tiré du livre « Les problèmes du travail » de L. Ron Hubbard

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