Communal Riots and Its Psychological Impact: A Systematic Review Study in Indian Context
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In the Indian setting, communal riots characterized by intergroup violence have been common and have had an impact on the lives of both people and communities. The goal of this systematic review is to investigate the psychological effects of Indian communal riots in depth. Through a comprehensive review of the literature, the study aims to identify recurring themes, patterns, and variances in the psychological effects encountered by victims of community violence. Methods: The researcher searched Science Direct, PubMed, Web of Science, Google Scholar, and PsycINFO for research published between the year 2000 and the year 2022 in each of these databases. The Newcastle-Ottawa Scale was employed to evaluate the study's quality. Results: After identifying 1189 publications in all, 195 of them were chosen for full-text examination, and 41 research were ultimately included. Twenty studies examined depression and mental health with a prevalence rate of 49%. Five studies (12%) examined post-traumatic stress disorder. In places devastated by riots, the prevalence of post-traumatic stress disorder varied from 4% to 41%. Other studies investigated anxiety, alcohol abuse, and homelessness. However, two studies revealed that group activities could lower depression and suicide rates, perhaps as a result of increased social cohesiveness and group catharsis among subpopulations. Conclusion: The researcher investigated the connection between collective activities and mental health in this systematic review, providing strong evidence that riots, protests, and other collective actions-even peaceful ones-can harm mental health outcomes. Thus, healthcare providers must be aware of the psychological and emotional effects of riots, revolutions, and demonstrations. It is essential to do more study on this newly identified sociopolitical driver of mental health.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».