Impact Of Religious Traditions On Health-Promoting Lifestyle In Kerala
Notice bibliographique
Résumé
Health Promoting Lifestyle (HPL) and Religious Practices: A Comparative StudyHealth Promoting Lifestyle (HPL) and religious practices represent two important dimensions of human behavior, each contributing uniquely to overall well-being.HPL encompasses various actions and habits that foster physical, mental, and emotional health.While religion primarily focuses on spiritual growth, moral guidance, and providing an existential purpose, HPL emphasizes practical, health-oriented activities that enhance physical and mental well-being.This study aimed to compare the Health Promoting Lifestyle Profile (HPLP) across different religious groups in Kerala. Methodology:The study sample consisted of 610 participants, including 353 Hindus, 143 Muslims, and 114 Christians, aged between 14 and 19 years.Data were collected using the Health Promoting Lifestyle Profile II (HPLP-II) developed by Walker, Sechrist, and Pender (1987).Statistical analysis was conducted using SPSS, employing descriptive statistics and one-way ANOVA.Results: Significant differences were found among religious groups in specific HPL dimensions, including Nutrition, Physical Activity, and Interpersonal Relations.However, no significant differences were observed in Health Responsibility, Spiritual Growth, and Stress Management.Hindus exhibited higher levels of physical activity compared to Muslims.Hindus and Christians scored higher in nutrition than Muslims.Hindus demonstrated better interpersonal relations compared to Muslims.These findings highlight variations in health-promoting behaviors across religions, suggesting that cultural and religious practices may influence specific aspects of lifestyle and well-being.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».