Impact of Tolerance on Attention and Perceived Pain
Notice bibliographique
Résumé
Tolerance, Attention and Perceived Pain have always been seen sharing some kind of relationship between them in such a way that either increase in one variable leads to the increased intensity of other or the other variable influences the first variable leading to some or the other thing.The study aimed at exploring the relationship between Tolerance Level, Attention and Tolerance Level and Perceived Pain.Two hypotheses pertaining to the same were postulated and tested using McGill Pain Questionnaire (MPQ-SCF), The Mindful Attention Awareness Scale (MAAS), and Distress Tolerance Scale (DTS) respectively.The sample comprised of 112 young adults (age 18-25) from Dehradun, Uttarakhand.Data was gathered through convenience sampling technique of data collection.A correlational research design was used to conduct the study.The analysis on the basis of statistical values was done using Correlational Analysis.The results of the study indicated that Tolerance level influences Attention in a low positive manner.The findings pertaining to the second hypothesis stated that Tolerance level share a very low positive relationship with Perceived Pain as well.Overall, it can be inferred by the result that Tolerance level has a positive impact on both the variables (Attention and Perceived Pain) respectively which means increase in the level of tolerance would lead to increased attention and perceived pain or vice versa.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».