Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to examine the question of whether or not commitment to religious beliefs is associated with better mental health in typical community members. A household interview survey was conducted in a stratified, clustered sample of 3% of the adults that resided in a largely religious and rural mountain community. The Duke Health Profile was used to assess mental and physical health, and the nature and depth of religious devotion or commitment was based on the response to an interview item. Of the respondents in the sample, the mean age was 48.7 years, 55% were women, and the average annual family income was $14 300 (US). In a simple unadjusted analysis, religiosity was significantly correlated with physical health (the ill were more religious) and gender (women were more religious), but not with mental health, age, income, education level, or geographic mobility. Mental health was correlated with gender (women scored lower), physical health (the ill scored lower), and income (the wealthy scored higher); but the correlations with these variables were largely in the opposite direction than religiosity. When the correlation between religiosity and mental health were adjusted for the economic, health, and demographic characteristics with the multiple partial correlation method, a definite correlation was found (r = 0.11 to 0.14, p = 0.005 to 0.032). The conclusion is drawn that there is an association between religious commitment and good mental health, but that it can be masked by the inverse dependencies of religion and mental health on economic, health and demographic factors. These results suggest that further investigation should be undertaken in order to elucidate the clinical utility of incorporating religious beliefs and practice into patient therapy.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».