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Enregistrement W4392116722 · doi:10.15173/m.v1i42.3275

Sarab Rog Ka Aukhad Naam

2022· article· en· W4392116722 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jasmine Uppal

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Sarab rog ka aukhad naam” (“The recitation of God’s name cures all diseases”) is a quotation from the Guru Granth Sahib —the Sikh Holy Book— highlighting Sikhism’s perspective on illness, referring to the Guru Granth Sahib as the primary source of guidance regarding issues of health. However, in the decades since this quotation was first written, the burden of chronic illness in the Sikh community has become more severe. Notably, cardiovascular disease (CVD) has become increasingly prevalent within the Sikh and broader South Asian (SA) populations. Several studies have outlined how the SA community has the highest prevalence of CVD in Canada, along with a higher CVD mortality rate compared to other ethnic groups. Although some biological factors may explain the SA community’s increased risk for CVD, there is no denying the social and psychological factors at play. It has been established that sedentary behaviour, depression, and psychological stress increase CVD risk. As such, the fact that SA individuals in Canada are more likely to be sedentary and diagnosed with depression than their non-SA counterparts only intensifies their likelihood of developing CVD. Moreover, much of the SA population in the West exists as visible racial and religious minorities, subjecting them to additional social and psychological harms, including stress stemming from migration and discrimination, all of which contribute to CVD. SA individuals in Canada are also more likely to experience lower quality-of-life one year post-surgical interventions for CVD-related events, as well as increased recurrent CVD events. That is, not only are SAs more likely to develop CVD, but their disease prognosis appears to be worse than non-SAs. As such, improving CVD management procedures for the SA population would prove valuable, given the significant prevalence of the disease in this community. More specifically, areas with a prominent SA population, like the Peel Region of Ontario, should consider providing CVD interventions specific to SAs, such as culturally sensitive rehabilitation programs. As SA is a broad term encompassing many distinct ethnic and cultural backgrounds, this paper recommends focusing on interventions tailored to a specific population within the SA community, to avoid cultural generalizations. For the purposes of this paper, the focus population is the Sikh community, defined specifically as individuals with an ethnic background from the Punjab region in India who practice Sikhism. The Sikh community as a target population is optimal as it falls under the broader SA community and it is one of the largest religious minorities in the Peel Region; thus, this plan would ensure that a sizeable community in the Peel Region receives access to treatment that acknowledges their religious and cultural diversity.10 Peel Regional Health should design a rehabilitation plan specific to the Sikh community for patients diagnosed with CVD, or recovering from a CVD-related incident. However, it is critical to note that there are certain challenges associated with implementing such a program, specifically relating to funding issues and the program’s perceived practicality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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