Muslim Nursing Student Beliefs about Possession States: An Exploratory Survey of Beliefs and Causal Attributions
Notice bibliographique
Résumé
This study was undertaken to explore beliefs about Jinn, black magic and evil eye among Muslim nursing students at University of Calgary in Qatar (UCQ). The aim was to determine the extent and ways in which Muslim nursing students attribute physical and mental health problems to these perceived possession states. One hundred and twenty eight undergraduate nursing students who self-identified as adherents of the Islamic faith completed a survey concerning their beliefs in Jinn, black magic and evil eye. The sample included two streams of students: Bachelor of Nursing Regular Track (BNRT, N=44) and Post Diploma Bachelor of Nursing students (PDBN, N=75) who had already completed a nursing qualification and were in the process of completing the degree program. Results of the survey showed that 84.1 % of BNRT students and 73% of PDBNs believe that Jinn can possess or take over humans. The vast majority of students (BNRT 90.7%, PDBN 84%) believe in black magic while over 90% of BNRTs and PDBNs believe in the evil eye. This research adds to the limited literature available on beliefs regarding possession states among Muslim nursing students. It also provides information that can be used by faculty to better understand the prevailing beliefs and attitudes of nursing students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».