Aproximación neurocientífica a la esfera religiosa. Estrategias de afrontamiento espiritual y calidad de vida en personas que presentan experiencias oncológicas
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo revisa y analiza teóricamente las estructuras cerebrales y el procesamiento de la información referente a la esfera religiosa-espiritual monoteísta judeo-cristiana. A partir de reflexiones: antropológicas, psicológicas y neurocientíficas, se brinda una explicación del “constructo dios” y la vinculación de éste con la fe, que es un componente cognitivo-emocional en la vida psicológica del creyente. Paralelamente se analiza uno de los mecanismos por el cual el humano se relaciona con la divinidad: la oración. Los objetivos de esta investigación fueron: 1) relacionar el afrontamiento espiritual y la percepción de la calidad de vida en personas que presentan cáncer, y 2) identificar las estructuras cerebrales que sirven de base al complejo religión. El tipo de estudio fue cuantitativo, de alcance correlacional–descriptivo; la muestra estuvo constituida por 100 personas que presentaban cáncer; los instrumentos psicométricos utilizados fueron: Escala de Estrategias de Afrontamiento Espiritual (SCS) y McGILL Cuestionario de Calidad de Vida (MQOL). La estrategia empleada con mayor frecuencia por los participantes fue: “confiar en Dios, con la esperanza de que las cosas van a mejorar”, con una media de 2.91 (DE=0.35), seguida por “mantener la relación con Dios y/o un poder superior, como la fuente de la fuerza y la esperanza”, con una media de 2.88 (DE=0.38), ambas estrategias pertenecientes al afrontamiento religioso. El afrontamiento espiritual no religioso se encontró levemente correlacionado de manera positiva con la calidad de vida global (Rs=.243) y sus síntomas físicos (Rs=.243); la subescala existencial (calidad de vida) y el uso de estrategias de afrontamiento correlacionaron de manera positiva y con una fuerza moderada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".