Study of Character Human Strengths and Cognitive Impairment in Relation to Activity Status and Gender of Aged People
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to study the effect of activity status and gender on character human strengths and cognitive impairment. It also aimed to explore the relationship between character human strengths and cognitive impairment among aged people. Sample consisted of 100 individuals (51 male and 49 females), age ranged between 60-83 years. All the participants belonged to North-Eastern Uttar Pradesh, living with their families. Purposive Sampling was utilized for the selection of sample. Character human strengths was measured using VIA 72 and mild cognitive impairment (MCI) was measured using two measures namely, Montreal Cognitive Assessment (Hindi) (H-MoCA) and Addenbrooke’s Cognitive Examination (ACE III). The findings suggest that practicing professionals are more virtuous and have lower cognitive impairment than those who belong to retired and active and retired and inactive group. Further, the retired and inactive group and the females are more vulnerable to cognitive impairment. Moreover, character human strengths was correlated with cognitive impairment. The attained knowledge has counseling implications. There is a need to encourage aged individuals to cultivate character strengths through structured programs, community engagement, and cognitive training to support cognitive health. Additionally, promoting regular physical and intellectual activities through public health initiatives and social programs would help delay cognitive decline and enhance character human strengths. Policymakers should design initiatives that facilitate lifelong learning, social participation, physical fitness, and mental well-being among aged individuals in order to delay cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».