ABOUT THE SPEAKER
Daniel Levitin - Neuroscientist
Daniel Levitin incorporates findings from neuroscience into everyday life.

Why you should listen

Dr. Daniel Levitin is a neuroscientist at McGill University in Montreal, dean at Minerva Schools in San Francisco and a musician. His research focuses on pattern processing in the brain.

His three books This Is Your Brain on MusicThe World in Six Songs, and the recent The Organized Mind are all bestsellers. A polymath at heart, he has performed with top musicians and holds a few gold and platinum records.

Levitin earned his B.A. in Cognitive Psychology and Cognitive Science at Stanford University, and went on to earn his Ph.D. in Psychology from the University of Oregon, researching complex auditory patterns and pattern processing in expert and non-expert populations. He completed post-doctoral training at Stanford University Medical School (in Neuroimaging) and at UC Berkeley (in Cognitive Psychology). He has consulted on audio sound source separation for the U.S. Navy, and on audio quality for several rock bands and record labels (including the Grateful Dead and Steely Dan), and served as one of the “Golden Ears” expert listeners in the original Dolby AC3 compression tests. He worked for two years at the Silicon Valley think tank Interval Research Corporation.

He taught at Stanford University in the Department of Computer Science, the Program in Human-Computer Interaction, and the Departments of Psychology, Anthropology, Computer Music, and History of Science. 

More profile about the speaker
Daniel Levitin | Speaker | TED.com
TEDGlobal>London

Daniel Levitin: How to stay calm when you know you'll be stressed

डॅनिएल लेविटिन: कैसे अपने आप को शांत रखना होगा जब आप जानते है कि आप दबाव से पीडित होंगे ?

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आप अपने सबसे अच्छे रूप में नहीं होते जब आप दबाव में होते है। वास्तव में, अपने मस्तिष्क तनावपूर्ण स्थितियों में कोर्टिसोल जारी करने के लिए सदियों से विकसित किया गया है जैसे तर्कसंगत बाधा, तार्किक सोच जो संभावित तुम्हें जीवित रहने में मदद करता जब आप पर एक शेर का हमला हो| न्यूरोसाइंटिस्ट डानियल लेविटिन सोचते है कि तनावपूर्ण स्थितियों में महत्वपूर्ण गलतियों से बचने के लिए एक रास्ता, जब आपकी सोच धूमिल हो जाता है -- पूर्व पोस्टमार्टम| वे कहते है कि “हम सभी अब और फिर विफल होने जा रहे हैं”| “विचार करना होगा कि वो असफलताओं क्या हो सकते हैं।
- Neuroscientist
Daniel Levitin incorporates findings from neuroscience into everyday life. Full bio

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00:13
A fewकुछ yearsवर्षों agoपूर्व,
I brokeतोड़ दिया into my ownअपना houseमकान.
0
1240
2560
कुछ साल पहले मैं अपने
खुद के घर तोड़के घुसा।
00:16
I had just drivenचलाया हुआ home,
1
4880
1216
मैं अपने दोस्त,
00:18
it was around midnightआधी रात
in the deadमृत of Montrealमॉन्ट्रियल winterसर्दी,
2
6120
2536
जेफ का शहर भर में दौरा किया मेरा घर
00:20
I had been visitingदौरा my friendदोस्त,
Jeffजेफ, acrossभर में townनगर,
3
8680
2296
मोन्ट्रेल शीतकाल की आधी
रात को वापस आ रहा था
00:23
and the thermometerथर्मामीटर on the frontसामने porchबरामदा
readपढ़ना minusऋण 40 degreesडिग्री --
4
11000
4776
और सामने बरामदे पर थर्मामीटर
त्रुण ४० डिग्री तापमान दिखा रहा था --
00:27
and don't botherपरेशान askingपूछ
if that's Celsiusसेल्सियस or Fahrenheitफेरनहाइट,
5
15800
3096
और ये पूछ्कर परेशान नही होना है
कि सेल्सियस या फारेनहाइट
00:30
minusऋण 40 is where the two scalesतराजू meetमिलना --
6
18920
2456
क्योंकि मैनस ४० पर दो तराजू मिलते है--
00:33
it was very coldसर्दी.
7
21400
1256
वहाँ बहुत ठंडा था|
00:34
And as I stoodखड़ा था on the frontसामने porchबरामदा
fumblingFumbling in my pocketsजेब,
8
22680
3216
और मैँ जब सामने की ओसरा पर् खडा होकर
अपने चाबियोँ केलिये जेब मेँ डूढ
00:37
I foundमिल गया I didn't have my keysकुंजियों.
9
25920
2256
रहा था,मैं ने देखा कि
मेरे पास चाबी नही है|
00:40
In factतथ्य, I could see them
throughके माध्यम से the windowखिड़की,
10
28200
2096
असल में, मैँ उन्हे खिडकी
से देखा कि वह
00:42
lyingझूठ बोलना on the diningभोजन roomकक्ष tableतालिका
where I had left them.
11
30320
3096
डैनिंग टेबल पर पडे हुये
जहाँ मैँ ने उन्हे छोडा था|
00:45
So I quicklyजल्दी जल्दी ranभाग गया around
and triedकोशिश की all the other doorsदरवाजे के and windowsविंडोज,
12
33440
3136
फिर मैँ जल्दी चारो ओर दौडा
और दूसरे सभी दर्वाजे और खिड्कियाँ कोशिश
00:48
and they were lockedबंद tightतंग.
13
36600
1576
की और वे सब तंग बंद थे|
00:50
I thought about callingबुला a locksmithताला --
at leastकम से कम I had my cellphoneसेल फोन,
14
38200
3143
मैँ एक ताला बनानेवाले को बुलाने की सोचा--
कम से कम मेरा सेल फोन
00:53
but at midnightआधी रात, it could take a while
for a locksmithताला to showदिखाना up,
15
41367
3329
मेरे पास था,पर आधी रात को, ताला बनानेवाले
को भी आने मेँ देर हो सकता था,
00:56
and it was coldसर्दी.
16
44720
2160
और वहाँ बहुत ठंड था|
01:00
I couldn'tनहीं कर सका go back to my friendदोस्त
Jeff'sजेफ के houseमकान for the night
17
48421
2715
मैँ रात के लिये अपने दोस्त जेफ के घर
वापस भी नही जा सकता
01:03
because I had an earlyजल्दी flightउड़ान
to Europeयूरोप the nextआगामी morningसुबह,
18
51160
2667
क्योंकि यूरोप के लिये
दूसरे दिन सुबह मेरे उडान था,
01:05
and I neededजरूरत है to get
my passportपासपोर्ट and my suitcaseसूटकेस.
19
53851
2239
और मुझे मेरे पास्पोर्ट
और सूट्केस लेना जरूरी था|
01:08
So, desperateबेकरार and freezingठंड coldसर्दी,
20
56400
2496
तो, हताश और अकडाने वाले ठंड,
01:10
I foundमिल गया a largeविशाल rockचट्टान and I brokeतोड़ दिया
throughके माध्यम से the basementतहखाना windowखिड़की,
21
58920
3616
मैँ एक बडा पत्थर लिया और
तहखाने खिडकी को तोडा,
01:14
clearedको मंजूरी दे दी out the shardsShards of glassकांच,
22
62560
1976
कांच के टुकडोँ को साफ किया,
01:16
I crawledक्रॉल throughके माध्यम से,
23
64560
1336
उनमेँ से रेंगा,
01:17
I foundमिल गया a pieceटुकड़ा of cardboardगत्ता
and tapedटेप it up over the openingप्रारंभिक,
24
65920
3416
एक कार्डबोर्ड टुकडे को लिया और
उसको छेद के ऊपर छिपका दिया,
01:21
figuringलगाना that in the morningसुबह,
on the way to the airportहवाई अड्डा,
25
69360
2620
सोचा था कि सुबह
जब हवाई अड्डे पर जाऊंगा,
मैँ अपने ठेकेदार को बुलाऊंगा और
उसको ठीक करने के लिये बोलूंगा|
01:24
I could call my contractorठेकेदार
and askपूछना him to fixठीक कर it.
26
72004
2772
01:26
This was going to be expensiveमहंगा,
27
74800
1477
ये बहुत महंगा हो सकता है
01:28
but probablyशायद no more expensiveमहंगा
than a middle-of-the-nightबीच-बीच में रात locksmithताला,
28
76301
3555
लेकिन मध्यम-की रात ताला खोलने वाले
की तुलना में शायद कोई अधिक महंगा नही है,
01:31
so I figuredलगा, underके अंतर्गत the circumstancesपरिस्थिति,
I was comingअ रहे है out even.
29
79880
4160
इसलिए मुझे लगा कि ये परिस्थितियों
से मैं भी बाहर आ रहा था।
01:36
Now, I'm a neuroscientistneuroscientist by trainingप्रशिक्षण
30
84920
2176
अब, मैं प्रशिक्षण से
एक न्यूरोसाइंटिस्ट हूँ
01:39
and I know a little bitबिट
about how the brainदिमाग performsकरता underके अंतर्गत stressतनाव.
31
87120
4096
और मुझे थोड़ा बहुत पता है कि
तनाव में कैसे मस्तिष्क प्रदर्शन करता है।
01:43
It releasesविज्ञप्ति cortisolकोर्टिसोल
that raisesउठाता your heartदिल rateमूल्यांकन करें,
32
91240
3536
यह कोर्टिसोल जारी करती जो
अपने दिल की दर को उठाती है।
01:46
it modulatesmodulates adrenalineएड्रेनालाईन levelsस्तरों
33
94800
2256
यह एड्रेनालाईन का स्तर व्यवस्थित करती है
01:49
and it cloudsबादल your thinkingविचारधारा.
34
97080
1480
और यह आपकी सोच उलझाती है।
01:51
So the nextआगामी morningसुबह,
35
99080
1976
तो अगली सुबह,
01:53
when I wokeउठा up on too little sleepनींद,
36
101080
2456
जब मैं बहुत कम नींद से उठा,
01:55
worryingचिंता about the holeछेद in the windowखिड़की,
37
103560
2736
खिड़की में छेद के बारे में चिंता करते हुए,
01:58
and a mentalमानसिक noteध्यान दें
that I had to call my contractorठेकेदार,
38
106320
2776
और मैं अपने ठेकेदार को
फोन करने पर ध्यान दिया,
02:01
and the freezingठंड temperaturesतापमान,
39
109120
1696
और अकडाने वाले ठंड,
02:02
and the meetingsबैठकों I had upcomingआगामी in Europeयूरोप,
40
110840
2456
और यूरोप में होने वली बैठकों,
02:05
and, you know, with all
the cortisolकोर्टिसोल in my brainदिमाग,
41
113320
3536
और आप को पता है मेरे दिमाग
में सब कोर्टिसोल के साथ,
02:08
my thinkingविचारधारा was cloudyबादल,
42
116880
1376
मेरी सोच धुंधला थी,
02:10
but I didn't know it was cloudyबादल
because my thinkingविचारधारा was cloudyबादल.
43
118280
3416
लेकिन मुझे नही पता है कि मौसम बादली था
क्योंकि मेरी सोच धुंधला थी।
02:13
(Laughterहँसी)
44
121720
1496
(हँसी)
02:15
And it wasn'tनहीं था untilजब तक I got
to the airportहवाई अड्डा check-inचेक-इन counterकाउंटर,
45
123240
3256
और जब मैं हवाई अड्डे के चेक-इन काउंटर
पहूंचा तब मुझे पता चला
02:18
that I realizedएहसास हुआ I didn't have my passportपासपोर्ट.
46
126520
2256
कि मेरे पास पास्पोर्ट नहीं है,
02:20
(Laughterहँसी)
47
128800
2016
(हँसी)
02:22
So I racedनिकल home in the snowहिमपात
and iceबर्फ, 40 minutesमिनट,
48
130840
3456
इसलिये मैँ उस बर्फ मेँ 40 मिनट मेँ
घर के लिये भागा,
02:26
got my passportपासपोर्ट,
racedनिकल back to the airportहवाई अड्डा,
49
134320
2456
मेरा पासपोर्ट लिया,
हवाई अड्डा के लिये भागा,
02:28
I madeबनाया गया it just in time,
50
136800
1816
मैँ सही समय पर पहुंचा,
02:30
but they had givenदिया हुआ away
my seatसीट to someoneकोई व्यक्ति elseअन्य,
51
138640
2239
लेकिन उन लोगोँ ने मेरे सीट
किसी और को दे दिये,
02:32
so I got stuckअटक in the back of the planeविमान,
nextआगामी to the bathroomsबाथरूम,
52
140903
2976
इसलिये मैँ विमान मेँ पीछे,
बाथरूम के बगल मेँ,
02:35
in a seatसीट that wouldn'tनहीं होगा reclineझुकना,
on an eight-hourआठ घंटे flightउड़ान.
53
143903
3217
एक सीट मेँ जो नही झुकता,
आठ घंटे के उडान पर फस गया|
02:39
Well, I had a lot of time to think
duringदौरान those eightआठ hoursघंटे and no sleepनींद.
54
147880
3456
खैर, उस आठ घंटे मेँ मुझे सोचने के लिये
बहुत वक्त मिला और नींद भी नही|
02:43
(Laughterहँसी)
55
151360
1136
(हँसी)
02:44
And I startedशुरू कर दिया है wonderingसोच,
are there things that I can do,
56
152520
2656
और मैँ सोचना शुरू किया,
ऐसे कोई चीज हैँ जो मैँ कर सकता,
02:47
systemsसिस्टम that I can put into placeजगह,
57
155200
1936
व्यवस्था जो मैँ
उसकी जगह पर
02:49
that will preventरोकना badखराब things
from happeningहो रहा है?
58
157160
2456
रख सकता हूँ, ता कि बुरे चीज
होने से रोका जायेगा?
02:51
Or at leastकम से कम if badखराब things happenहोना,
59
159640
1896
या कम से कम बुरे चीज होंगे तो ,
02:53
will minimizeछोटा करना the likelihoodसंभावना
of it beingकिया जा रहा है a totalकुल catastropheतबाही.
60
161560
5000
उसको पूरी दुर्घठ्ना होने की
सँभावना को कम कर देगी|
02:59
So I startedशुरू कर दिया है thinkingविचारधारा about that,
61
167360
1576
मैँ उसके बारे मेँ
सोचना शुरू किया,
03:00
but my thoughtsविचार didn't crystallizeमणिभ
untilजब तक about a monthमहीना laterबाद में.
62
168960
2858
पर लगभग एक महीने बाद तक
मेरे विचार स्पष्ट नही हो पाये|
03:03
I was havingहोने dinnerरात का खाना with my colleagueसाथ काम करने वाला,
Dannyडैनी KahnemanKahneman, the Nobelनोबेल Prizeपुरस्कार winnerविजेता,
63
171842
3694
मैँ अपने सहयोगी,नोबल पुरस्कार विजेता,
डॅनी काह्नेमान,के साथ डिन्नर कर रहा था,
03:07
and I somewhatकुछ हद तक embarrassedlyembarrassedly told him
about havingहोने brokenटूटा हुआ my windowखिड़की,
64
175560
3376
और मैँ संकोचित होते हुये मेरे
खिडकी को तोडने के बारे मेँ बताया,
03:10
and, you know, forgottenभुला दिया my passportपासपोर्ट,
65
178960
2416
और आप जानते हैँ,पासपोर्ट को भूल जाना,
03:13
and Dannyडैनी sharedसाझा with me
66
181400
1216
और डॅनी मेरे साथ बांटा
03:14
that he'dवह चाहते been practicingअभ्यास
something calledबुलाया prospectiveसंभावित hindsightमसा.
67
182640
4496
कि वह सँभावित दीर्घदर्श
नाम का चीज अभ्यास कर रहा है|
03:19
(Laughterहँसी)
68
187160
1736
(हँसी)
03:20
It's something that he had gottenमिल गया
from the psychologistमनोविज्ञानी Garyगैरी Kleinक्लेन,
69
188920
3143
वह उसने मनोविज्ञानी
गारी क्लैन के पास मिल गया था,
03:24
who had writtenलिखा हुआ about it
a fewकुछ yearsवर्षों before,
70
192087
2049
जिसने कुछ साल
पहले उसके बारे मेँ लिखा,
03:26
alsoभी calledबुलाया the pre-mortemपूर्व-मार्टम.
71
194160
2096
प्री-मोर्टम भी कहा जाता है|
03:28
Now, you all know what the postmortemशवपरीक्षा is.
72
196280
1953
अब आप सब पोस्टमार्टम
क्या है जानते हैँ,
03:30
Wheneverजब there's a disasterआपदा,
73
198257
1479
जब भी वहाँ कोई आपदा है,
03:31
a teamटीम of expertsविशेषज्ञों come in and they try
to figureआकृति out what wentचला गया wrongगलत, right?
74
199760
4296
एक विशेषज्ञो की टीम आते और वे क्या गलत
हुआ ये समझने की कोशिश करते हैँ,है ना?
03:36
Well, in the pre-mortemपूर्व-मार्टम, Dannyडैनी explainedव्याख्या की,
75
204080
2416
खैर,प्री-मोर्टम मेँ,डॅनी ने समझाया,
03:38
you look aheadआगे and you try to figureआकृति out
all the things that could go wrongगलत,
76
206520
3896
आप आगे देखते हैँ और क्या गलत हो सकते
उनको समझने की कोशिश करते हैँ
03:42
and then you try to figureआकृति out
what you can do
77
210440
2576
और फिर आप क्या कर सकते यह
पता लगाने की कोशिश कर सकते
03:45
to preventरोकना those things from happeningहो रहा है,
or to minimizeछोटा करना the damageक्षति.
78
213040
3496
उन चीजोँ को ऐसे होने से रोकने के लिये,
या नुकसान को कम करने की कोशिश करेँ|
03:48
So what I want to talk to you about todayआज
79
216560
2936
तो आज मैँ आप से जो बात करना चाहता हूँ
03:51
are some of the things we can do
in the formप्रपत्र of a pre-mortemपूर्व-मार्टम.
80
219520
3536
वो प्री-मोर्टम के तौर पर
करने वाले कुछ चीजेँ हैँ|
03:55
Some of them are obviousज़ाहिर,
some of them are not so obviousज़ाहिर.
81
223080
2896
उन मेँ से कुछ चीज स्पष्ट हैँ,
और कुछ बहुत स्पष्ट नही हैँ|
03:58
I'll startप्रारंभ with the obviousज़ाहिर onesलोगों.
82
226000
1936
मैँ स्पष्ट चीजोँ से शुरू करता हूँ|
03:59
Around the home, designateनिर्दिष्ट a placeजगह
for things that are easilyआसानी से lostगुम हो गया.
83
227960
5080
घर के आसपास, जहाँ हर चीज आसानी से
खो जाते हैँ उस जगह का नामित करो|
04:05
Now, this soundsआवाज़
like commonसामान्य senseसमझ, and it is,
84
233680
3856
अब, ये सामान्य ज्ञान की तरह
लगता होगा, और ये है,
04:09
but there's a lot of scienceविज्ञान
to back this up,
85
237560
2536
पर इसके समर्थन के लिये
बहुत सारा विज्ञान है,
04:12
basedआधारित on the way our spatialस्थानिक memoryयाद worksकाम करता है.
86
240120
3296
हमारे स्थानिक स्म्रुति काम करने के
तरीके की आधार पर|
04:15
There's a structureसंरचना in the brainदिमाग
calledबुलाया the hippocampusसमुद्री घोड़ा,
87
243440
2856
हिपोकम्पस नाम का
एक निर्माण मस्टिष्क मे है,
04:18
that evolvedविकसित over tensदसियों
of thousandsहजारों of yearsवर्षों,
88
246320
2936
जो हजारोँ वर्षो के साथ विकसित हुआ,
04:21
to keep trackधावन पथ of the locationsस्थानों
of importantजरूरी things --
89
249280
3776
महत्वपूर्ण चीजोँ की जगह का
जानकारी रखने के लिये--
04:25
where the well is,
where fishमछली can be foundमिल गया,
90
253080
2416
कुआँ कहाँ है, मछली कहाँ मिलेंगे,
04:27
that standखड़ा of fruitफल treesपेड़,
91
255520
2496
फलोँ के पेढ का स्टँड,
04:30
where the friendlyअनुकूल and enemyदुश्मन tribesजनजातियों liveजीना.
92
258040
2616
कहाँ मित्र और दुश्मन
जनजातियाँ रहते हैँ|
04:32
The hippocampusसमुद्री घोड़ा is the partअंश of the brainदिमाग
93
260680
1905
हिपोकम्पस मस्तिष्क का एक हिस्सा है
04:34
that in Londonलंदन taxicabटेक्सी driversड्राइवरों
becomesहो जाता है enlargedबढ़ा हुआ.
94
262609
3487
जो लंडन के टाक्सीकाब
चालकोँ मे बडे होजाता है|
04:38
It's the partअंश of the brainदिमाग
that allowsकी अनुमति देता है squirrelsगिलहरी to find theirजो अपने nutsपागल.
95
266120
3696
मस्तिष्क का ये भाग गिलहरी को
बादम आदि ढूंढने की अनुमति देता है|
04:41
And if you're wonderingसोच,
somebodyकोई actuallyवास्तव में did the experimentप्रयोग
96
269840
2858
और अगर आपको आश्चर्य हो रहा है,
कुछ लोग सच मेँ प्रयोग किया है
04:44
where they cutकट गया off
the olfactoryघ्राण senseसमझ of the squirrelsगिलहरी,
97
272722
2774
जहाँ वे गिलहरी का
घ्राण भावना को काट दिये थे,
04:47
and they could still find theirजो अपने nutsपागल.
98
275520
1816
फिर भी वे अपने बादाम
का खोज कर सकते थे|
04:49
They weren'tनहीं थे usingका उपयोग करते हुए smellगंध,
they were usingका उपयोग करते हुए the hippocampusसमुद्री घोड़ा,
99
277360
2816
वे गंध का इस्तेमाल नही कर रहे थे,
वे हिपोकाम्पस का इस्तेमाल
04:52
this exquisitelyExquisitely evolvedविकसित mechanismतंत्र
in the brainदिमाग for findingखोज things.
100
280200
5016
कर रहे थे, चीजों को खोजने के लिए मस्तिष्क
में इस नजाकत विकसित तंत्र है|
04:57
But it's really good for things
that don't moveचाल around much,
101
285240
3736
लेकिन ये चीजोँ के लिये सही मेँ अच्छा है
जो ज्यादा इधर उधर नही घूमते,
05:01
not so good for things that moveचाल around.
102
289000
2456
जो चारोँ ओर घूमते हैँ
इनके लिये अच्छा नही है|
05:03
So this is why we loseखोना carगाड़ी keysकुंजियों
and readingपढ़ना glassesचश्मा and passportsपासपोर्ट.
103
291480
4296
अब इसीलिये हम कार के चाबियाँ और
पढने का चश्मा और पासपोर्ट्स खो जाते हैँ|
05:07
So in the home,
designateनिर्दिष्ट a spotस्थान for your keysकुंजियों --
104
295800
2496
घरोँ मेँ चाबियोँ के लिये
एक निर्दुष्ट जगह रखिये--
05:10
a hookअंकुड़ा by the doorद्वार,
maybe a decorativeसजावटी bowlकटोरा.
105
298320
2856
दरवाजे के पास एक हुक,
शायद एक सजावटी कटोरा|
05:13
For your passportपासपोर्ट, a particularविशेष drawerदराज.
106
301200
2096
एक विशेष दराज आपके पासपोर्ट के लिये|
05:15
For your readingपढ़ना glassesचश्मा,
a particularविशेष tableतालिका.
107
303320
2776
पढने का चश्मे के लिये, एक विशेष मेजा|
05:18
If you designateनिर्दिष्ट a spotस्थान
and you're scrupulousईमानदार about it,
108
306120
3456
आप एक निर्दुष्ट स्थान रखते हो और
आप इसके बारे मेँ पूर्ण सावधान रहते हो,
05:21
your things will always be there
when you look for them.
109
309600
2816
आपके चीज हमेशा वही रहेंगे
जब आप उनके लिये देखोगे|
05:24
What about travelयात्रा?
110
312440
1216
यात्रा के बारे मेँ क्या ?
05:25
Take a cellसेल phoneफ़ोन pictureचित्र
of your creditश्रेय cardsपत्ते,
111
313680
2376
आपके क्रेडिट कार्ड्स का,
आपके ड्रैवर्स लैसेन्स का ,
05:28
your driver'sड्राइवर का licenseलाइसेंस, your passportपासपोर्ट,
112
316080
2296
आपके पासपोर्ट का एक
सेल फोन चित्र लीजिये,
05:30
mailमेल it to yourselfस्वयं so it's in the cloudबादल.
113
318400
2256
उसको खुद को मैल कीजिये
ताकि वह क्लाउड मेँ रहेगा|
05:32
If these things are lostगुम हो गया or stolenचोरी हो गया,
you can facilitateकी सुविधा replacementप्रतिस्थापन.
114
320680
4376
अगर ये चीजेँ खोजाते या चुराये जाते हैँ,
आप प्रतिस्थापन की सुविधा कर सकते हैँ |
05:37
Now these are some ratherबल्कि obviousज़ाहिर things.
115
325080
2616
अब येँ कुछ स्पष्ट बातेँ हैँ|
05:39
Rememberयाद, when you're underके अंतर्गत stressतनाव,
the brainदिमाग releasesविज्ञप्ति cortisolकोर्टिसोल.
116
327720
3536
याद रखिये, जब आप तनाव मेँ रहते हैँ,
आपके मश्टिष्क कोर्टिसॉल छोडता है|
05:43
Cortisolकोर्टिसोल is toxicविषैला,
and it causesका कारण बनता है cloudyबादल thinkingविचारधारा.
117
331280
3216
कोर्टिसॉल विषालु है,और वह
धुंधला सोच का कारण बन जाता है|
05:46
So partअंश of the practiceअभ्यास of the pre-mortemपूर्व-मार्टम
118
334520
2536
तो प्री-मोर्टेम की अभ्यास की भाग है
05:49
is to recognizeपहचानना that underके अंतर्गत stressतनाव
you're not going to be at your bestश्रेष्ठ,
119
337080
4256
ये पहचानना कि तनाव मेँ आप
अपने सबसे अच्छे रूप मेँ नही रहते,
05:53
and you should put systemsसिस्टम in placeजगह.
120
341360
2296
और आपको सिस्टम्स को
उनके जगह रखना चाहिये |
05:55
And there's perhapsशायद
no more stressfulतनावपूर्ण a situationपरिस्थिति
121
343680
2936
और शायद वहाँ कोई और
तनावपूर्ण स्थिति नही कि
05:58
than when you're confrontedसामना
with a medicalमेडिकल decisionफेसला to make.
122
346640
3416
जब आपको कोई चिकित्सा निर्णय बनाने
का सामना करना पढा हो |
06:02
And at some pointबिंदु, all of us
are going to be in that positionपद,
123
350080
3296
और एक समय पर, हम सभी
उस स्थिति मेँ होने जा रहे हैँ ,
06:05
where we have to make
a very importantजरूरी decisionफेसला
124
353400
2376
जहाँ हम को एक
महत्वपूर्ण निर्णय लेना होगा
06:07
about the futureभविष्य of our medicalमेडिकल careदेखभाल
or that of a lovedप्यार किया one,
125
355800
3296
हमारे या प्यारोँ के चिकित्सा
देखभाल के भविष्य के बारे में, एक निर्णय
06:11
to help them with a decisionफेसला.
126
359120
1656
के साथ उनके मदद करने के लिये|
06:12
And so I want to talk about that.
127
360800
1616
तो मैं यहीं कहना चाहता हूँ।
06:14
And I'm going to talk about
a very particularविशेष medicalमेडिकल conditionशर्त.
128
362440
3016
और मैं एक बहुत विशेष चिकित्सा हालत
के बारे में बात करने वला हूँ।
06:17
But this standsखड़ा as a proxyप्रॉक्सी for all kindsप्रकार
of medicalमेडिकल decision-makingनिर्णय लेना,
129
365480
3536
लेकिन ये सभी प्रकार के चिकित्सा निर्णयों
मे एक प्रॉक्सी के रूप में खड़ा है,
06:21
and indeedवास्तव में for financialवित्तीय decision-makingनिर्णय लेना,
and socialसामाजिक decision-makingनिर्णय लेना --
130
369040
4016
और वास्तव में वित्तीय निर्णय लेने,
और सामाजिक निर्णय लेने के लिए -
06:25
any kindमेहरबान of decisionफेसला you have to make
131
373080
2256
आपको किसी भी तरह का निर्णय लेना हो
06:27
that would benefitलाभ from a rationalतर्कसंगत
assessmentमूल्यांकन of the factsतथ्यों.
132
375360
4016
तो तथ्यों की एक तर्कसंगत
आकलन करने से लाभ होगा।
06:31
So supposeमान लीजिए you go to your doctorचिकित्सक
and the doctorचिकित्सक saysकहते हैं,
133
379400
3136
तो मान लीजिये कि आप अपने वैद्य
के पास गये और वैद्य कहता है,
06:34
"I just got your labप्रयोगशाला work back,
your cholesterol'sकोलेस्ट्रॉल के a little highउच्च."
134
382560
4120
"आप के लाब का काम अभी मेरे पास आया ,
और आप के कोलेस्ट्रोल थोडा ज्यादा है|"
06:39
Now, you all know that highउच्च cholesterolकोलेस्ट्रॉल
135
387240
3016
अब, आप सभी जानते हैँ
कि ज्यादा कोलेस्ट्रोल
06:42
is associatedजुड़े with an increasedबढ़ा हुआ riskजोखिम
of cardiovascularहृदय diseaseरोग,
136
390280
4136
हृदय रोग,दिल का दौरा,
स्ट्रोक का खतरा बढाने के साथ
06:46
heartदिल attackआक्रमण, strokeआघात.
137
394440
1416
जुड़ा हुआ है,
06:47
And so you're thinkingविचारधारा
138
395880
1216
और अब आप सोचरहे हैँ
06:49
havingहोने highउच्च cholesterolकोलेस्ट्रॉल
isn't the bestश्रेष्ठ thing,
139
397120
2096
उच्चस्तरीय कोलेस्टराल होना
अच्छी बात नही है ,
06:51
and so the doctorचिकित्सक saysकहते हैं,
"You know, I'd like to give you a drugदवा
140
399240
3016
और फिर वैद्य कहेगा ,"आपको पता है,
मैँ आपको एक दवाई देने वाला हूँ
06:54
that will help you
lowerकम your cholesterolकोलेस्ट्रॉल, a statinstatin."
141
402280
2776
जो आपके कोलेस्टराल कम करने मेँ
आपके मद्द करेगा,एक स्टाटिन|"
06:57
And you've probablyशायद heardसुना of statinsstatins,
142
405080
1896
और आप शायद स्टॅटिंस
के बारे मेँ सुना है,
06:59
you know that they're amongके बीच में
the mostअधिकांश widelyव्यापक रूप से prescribedनिर्धारित drugsदवाओं
143
407000
2810
आप जानते हैँ कि वे आज दुनिया मेँ
सबसे ज्यादा निर्धारित
07:01
in the worldविश्व todayआज,
144
409834
1174
दवाइयाँ हैँ,जो लोग
07:03
you probablyशायद even know
people who take them.
145
411032
2079
इसे लेते हैँ आप शायद
उनको भी जानते होंगे|
07:05
And so you're thinkingविचारधारा,
"Yeah! Give me the statinstatin."
146
413135
2381
और आप सोचरहे हैँ
"हँ! मुझे स्टॅटिन दीजिये|"
07:07
But there's a questionप्रश्न
you should askपूछना at this pointबिंदु,
147
415541
2435
लेकिन आपको एक सवाल
इस समय पूछना चाहिये,
07:10
a statisticसांख्यिकीय you should askपूछना for
148
418000
1856
एक सांख्यिकीय के लिये
आपको पूछना चाहिये
07:11
that mostअधिकांश doctorsडॉक्टरों
don't like talkingबात कर रहे about,
149
419880
2456
जिसके बारे मेँ अधिकान्श
वैद्य बात करना नही चाहेंगे ,
07:14
and pharmaceuticalदवा companiesकंपनियों
like talkingबात कर रहे about even lessकम से.
150
422360
3160
और दवा कँपनियाँ तो उस के बारे मेँ
और भी कम बात करना पसंद करेंगे|
07:18
It's for the numberसंख्या neededजरूरत है to treatइलाज.
151
426800
2376
वह जिनको इलाज
की जरूरत है उनका नँबर है|
07:21
Now, what is this, the NNTNNT?
152
429200
1976
अब, ये NNT क्या है ?
07:23
It's the numberसंख्या of people
that need to take a drugदवा
153
431200
3056
ये लोगोँ की वह सँख्या है जिनको
दवाई लेने की जरूरत है
07:26
or undergoगुजरना a surgeryसर्जरी
or any medicalमेडिकल procedureप्रक्रिया
154
434280
2856
या शल्य-चिकित्सा की जरूरत ,
या किसी चिकित्सा प्रक्रिया
07:29
before one personव्यक्ति is helpedमदद की.
155
437160
2376
एक व्यक्ति की मदद मिलने से पहले|
07:31
And you're thinkingविचारधारा,
what kindमेहरबान of crazyपागल statisticसांख्यिकीय is that?
156
439560
2856
और आप सोचरहे हैँ, किस तरह का
पागल आकंडा है वह?
07:34
The numberसंख्या should be one.
157
442440
1216
संख्या एक होना चाहिये|
07:35
My doctorचिकित्सक wouldn'tनहीं होगा prescribeलिख
something to me
158
443680
2056
मेरा वैद्य ऐसा कुछ नही देंगे जिससे मुझे
07:37
if it's not going to help.
159
445760
1285
मुझे मदद नही मिलेगा|
07:39
But actuallyवास्तव में, medicalमेडिकल practiceअभ्यास
doesn't work that way.
160
447069
2484
लेकिन असल मेँ, चिकित्सा पद्धति
ऐसे काम नही करता|
07:41
And it's not the doctor'sडॉक्टर की faultगलती,
161
449578
1531
और ये वैद्य का गलती नही है,
07:43
if it's anybody'sकिसी को भी है faultगलती,
it's the faultगलती of scientistsवैज्ञानिकों like me.
162
451134
2919
अगर ये किसी का गलती है,
तो वह मेरे जैसा वैज्ञानिकों का है।
07:46
We haven'tनहीं है figuredलगा out
the underlyingअंतर्निहित mechanismsतंत्र well enoughपर्याप्त.
163
454077
2865
हम अच्छी तरह से अंतर्निहित
पर्याप्त सुलझा नही है|
07:48
But GlaxoSmithKlineग्लैक्सोस्मिथक्लाइन estimatesअनुमान
164
456966
2410
लेकिन ग्लाक्सोस्मितक्लिन
अनुमान लगा रहा है कि
07:51
that 90 percentप्रतिशत of the drugsदवाओं work
in only 30 to 50 percentप्रतिशत of the people.
165
459400
4976
९० प्रतिशत दवाइयाँ केवल ३० से ५० प्रतिशत
लोगोँ मेँ ही काम करते हैँ|
07:56
So the numberसंख्या neededजरूरत है to treatइलाज
for the mostअधिकांश widelyव्यापक रूप से prescribedनिर्धारित statinstatin,
166
464400
3816
तो जो संख्या सबसे व्यापक रूप से
निर्धारित स्टैटिन से इलाज के लिए चाहिये,
08:00
what do you supposeमान लीजिए it is?
167
468240
2136
आप को क्या लगता हैँ वह क्या होगा?
08:02
How manyअनेक people have to take it
before one personव्यक्ति is helpedमदद की?
168
470400
2816
कितने लोगोँ को उसे लेना होगा
इससे पहले कि एक व्यक्ति को
08:05
300.
169
473240
1200
मदद मिले? ३००|
08:07
This is accordingअनुसार to researchअनुसंधान
170
475075
1381
यह शोध के अनुसार है
08:08
by researchअनुसंधान practitionersचिकित्सकों
Jeromeजेरोम GroopmanGroopman and Pamelaपामेला HartzbandHartzband,
171
476480
3496
अनुसंधान चिकित्सकों जेरोम ग्रूपमान
और पामेला हार्ट्ज़बांड से,
08:12
independentlyस्वतंत्र confirmedकी पुष्टि by Bloombergब्लूमबर्ग.comकॉम.
172
480000
2776
स्वतंत्र रूप से ब्लूमबर्ग.कम
से पुष्टि की गयी ।
08:14
I ranभाग गया throughके माध्यम से the numbersसंख्या myselfखुद.
173
482800
2400
उन संख्याओँ को शुरू से
अंत तक मैँ ने स्वयँ देखा|
08:17
300 people have to
take the drugदवा for a yearसाल
174
485920
2376
३०० लोग एक साल के लिये
दवाई को लेना पडेगा
08:20
before one heartदिल attackआक्रमण, strokeआघात
or other adverseप्रतिकूल eventघटना is preventedरोका.
175
488320
3976
इससे पहले कि एक दिल का दौरा,स्ट्रोक
या अन्य प्रतिकूल घटना को रोका जाता है|
08:24
Now you're probablyशायद thinkingविचारधारा,
176
492320
1381
अब आप शायद ये सोच रहे हैँ,
08:25
"Well, OK, one in 300 chanceमोका
of loweringकम my cholesterolकोलेस्ट्रॉल.
177
493725
2811
"ठीक है,मेरी खोलेस्टराल कम
करने का ३०० मेँ एक का मौका,
08:28
Why not, docडॉक्टर? Give me
the prescriptionपर्चे anywayवैसे भी."
178
496560
2216
क्योँ नही, डाक?
मुझे वैसे भी पर्चे दीजिये|"
08:30
But you should askपूछना at this pointबिंदु
for anotherएक और statisticसांख्यिकीय,
179
498800
2856
लेकिन आप को इस पाइंट पर और एक
आकंडा के बारे मेँ पूछना चाहिये,
08:33
and that is, "Tell me
about the sideपक्ष effectsप्रभाव." Right?
180
501680
2576
और वो है, "आप मुझे दुष्प्रभाव
के बारे मेँ बताइये"है ना?
08:36
So for this particularविशेष drugदवा,
181
504280
1656
तो इस विशेष दवा के लिये,
08:37
the sideपक्ष effectsप्रभाव occurपाए जाते हैं
in fiveपंज percentप्रतिशत of the patientsरोगियों.
182
505960
3656
५ प्रतिशत रोगियोँ
मेँ दुष्प्रभाव होते हैँ |
08:41
And they includeशामिल terribleभयानक things --
183
509640
1667
और उनमेँ भयानक
बातेँ शामिल हैँ--
08:43
debilitatingदुर्बल muscleमांसपेशी and jointसंयुक्त painदर्द,
gastrointestinalजठरांत्र distressसंकट --
184
511331
4444
दुर्बल स्नायु और जोडोँ का दर्द ,
जठरांत्र संकट्--
08:47
but now you're thinkingविचारधारा, "Fiveपांच percentप्रतिशत,
185
515799
1859
लेकिन अब आप सोच रहे हैँ,
"५ प्रतिशत,
08:49
not very likelyउपयुक्त
it's going to happenहोना to me,
186
517682
2014
ये मेरे साथ होने की सँभावना नही है,
08:51
I'll still take the drugदवा."
187
519720
1238
मैँ फिर भी दवाई लूंगा|"
08:52
But wait a minuteमिनट.
188
520982
1194
पर आप एक मिनट रुकिये|
08:54
Rememberयाद underके अंतर्गत stressतनाव
you're not thinkingविचारधारा clearlyस्पष्ट रूप से.
189
522200
2336
याद रखे तनाव मेँ आप
स्पष्ट रूप से नही सोच रहे हैँ|
08:56
So think about how you're going
to work throughके माध्यम से this aheadआगे of time,
190
524560
3165
इसलिये वक्त से पहले आप इसके जरिये
कैसे गुजरेंगे सोच लीजिए,
08:59
so you don't have to manufactureउत्पादन
the chainजंजीर of reasoningविचार on the spotस्थान.
191
527750
3198
ताकि आपको तर्क की श्रुंखला उसी जगह पर
तैयार करने की जरूरत नही पडे|
09:02
300 people take the drugदवा, right?
One person'sव्यक्ति की helpedमदद की,
192
530973
2492
३०० लोग दवाई लिया,है ना?
एक व्यक्ति को मदद मिली,
09:05
fiveपंज percentप्रतिशत of those 300
have sideपक्ष effectsप्रभाव,
193
533489
2407
उन ३०० मेँ से ५ प्रतिशत
को दुष्प्रभाव हैँ,
09:07
that's 15 people.
194
535920
1480
यानि १५ लोग हैँ |
09:09
You're 15 timesटाइम्स more likelyउपयुक्त
to be harmedनुकसान पहुंचाया by the drugदवा
195
537800
3896
आपको दवा द्वारा मदद मिलने की तुलना मेँ
आपको दवा द्वारा नुकसान पहुंचाया
09:13
than you are to be helpedमदद की by the drugदवा.
196
541720
2816
जाने के लिए १५ गुना
अधिक संभावना है|
09:16
Now, I'm not sayingकह रही है whetherकि क्या you
should take the statinstatin or not.
197
544560
2905
अब, मैँ ये नही कह रहा हूँ आप
स्टॅटिन लेना है कि नहीँ|
09:19
I'm just sayingकह रही है you should have
this conversationबातचीत with your doctorचिकित्सक.
198
547489
3143
मैँ सिर्फ ये कह रहा हूँ आप ये बातचीत
अपने वैद्य से कीजिये|
09:22
Medicalचिकित्सा ethicsनैतिकता requiresकी आवश्यकता है it,
199
550656
1320
वैद्य नीति को
इसकी जरूरत है,
09:24
it's partअंश of the principleसिद्धांत
of informedसूचित किया consentसहमति.
200
552000
2296
यह सूचित सहमति के
सिद्धांत का हिस्सा है।
09:26
You have the right to have accessपहुंच
to this kindमेहरबान of informationजानकारी
201
554320
3216
आपको इस तरह की जानकारी
पाने का, अगर आप रिस्क्स
09:29
to beginशुरू the conversationबातचीत about whetherकि क्या
you want to take the risksजोखिम or not.
202
557560
3896
लेना चाहते हैँ या नही इसके बारे मेँ
बात शुरू करने के लिये अधिकार है|
09:33
Now you mightपराक्रम be thinkingविचारधारा
203
561480
1216
अब आप सोच रहे होंगे
09:34
I've pulledखींच लिया this numberसंख्या
out of the airवायु for shockझटका valueमूल्य,
204
562720
2696
मैँने ये सब नम्बर हवा से निकाला
आपको झटका देने के लिये,
09:37
but in factतथ्य it's ratherबल्कि typicalठेठ,
this numberसंख्या neededजरूरत है to treatइलाज.
205
565440
3256
पर वास्तव मेँ ये जो नंबर
जिनको इलाज करना है ये ठीठ है|
09:40
For the mostअधिकांश widelyव्यापक रूप से performedप्रदर्शन किया surgeryसर्जरी
on menपुरुषों over the ageआयु of 50,
206
568720
4616
५० साल के ऊपर पुरुष के ऊपर जो विस्त्रुत
रूप से शस्त्र चिकित्सा किया जाता है,
09:45
removalनिष्कासन of the prostateपौरुष ग्रंथि for cancerकैंसर,
207
573360
2216
कैंसर के कारण प्रोस्टेट को निकालना,
09:47
the numberसंख्या neededजरूरत है to treatइलाज is 49.
208
575600
2576
इलाज के लिए आवश्यक संख्या ४९ है|
09:50
That's right, 49 surgeriesसर्जरी are doneकिया हुआ
for everyप्रत्येक one personव्यक्ति who'sकौन है helpedमदद की.
209
578200
4176
ये सच है, प्रति एक व्यक्ति जिसको मदद मिली
४९ शस्त्र चिकित्सा हो चुकी हैँ|
09:54
And the sideपक्ष effectsप्रभाव in that caseमामला
occurपाए जाते हैं in 50 percentप्रतिशत of the patientsरोगियों.
210
582400
4656
और उस मामले मेँ ५० प्रतिशत
रोगियोँ मेँ दुष्प्रभाव होते हैँ|
09:59
They includeशामिल impotenceनपुंसकता,
erectileलायक़ dysfunctionरोग,
211
587080
2856
वे, नपुंसकता, स्तंभन दोष
10:01
urinaryमूत्र incontinenceअसंयम, rectalगुदा tearingउद्धत,
212
589960
2776
मूत्र असंयम, मलाशय फाड़,
10:04
fecalमल incontinenceअसंयम.
213
592760
1456
मल असंयम को शामिल करते हैँ।
10:06
And if you're luckyसौभाग्यशाली, and you're one
of the 50 percentप्रतिशत who has these,
214
594240
3496
और अगर आप भाग्यशाली हैं, और आप ५० प्रतिशत
जिन के पास ये हैँ मेँ से एक हैं,
10:09
they'llवे हूँ only last for a yearसाल or two.
215
597760
2040
वे सिर्फ एक या दो साल टिकेंगे|
10:12
So the ideaविचार of the pre-mortemपूर्व-मार्टम
is to think aheadआगे of time
216
600880
3616
तो प्री-मोर्टम का विचार वक्त से
आगे सोचने के लिये है
10:16
to the questionsप्रशन
that you mightपराक्रम be ableयोग्य to askपूछना
217
604520
2536
जो सवाल तुम पूछ सकते हो
10:19
that will pushधक्का दें the conversationबातचीत forwardआगे.
218
607080
2376
जो बातचीत को आगे बढायेँ|
10:21
You don't want to have to manufactureउत्पादन
all of this on the spotस्थान.
219
609480
3096
आप उस जगह पर ये सब
तैयार करना नही चाहेंगे|
10:24
And you alsoभी want to think
about things like qualityगुणवत्ता of life.
220
612600
2896
और आप जीवन की गुणवत्ता जैसे चीजोँ
के बारे मेँ सोचना चाहेंगे|
10:27
Because you have a choiceपसंद oftentimesअक्सर,
221
615520
1776
क्योँ कि आपको बार बार विकल्प
10:29
do you I want a shorterकम life
that's pain-freeदर्द से मुक्त,
222
617320
2296
मिलती है, आपको छोटे जीवन
जो दर्द से मुक्त है,
10:31
or a longerलंबे समय तक life that mightपराक्रम have
a great dealसौदा of painदर्द towardsकी ओर the endसमाप्त?
223
619640
3776
या एक लँबाजीवन जिसके पास
अंत मेँ बहुत सारा दर्द हो चाहिये?
10:35
These are things to talk about
and think about now,
224
623440
2416
ये बातेँ अब तुम्हारे परिवार
और तुम्हारे प्रियजन के
10:37
with your familyपरिवार and your lovedप्यार किया onesलोगों.
225
625880
1816
साथ बातेँ करने
और सोचने के लिये हैँ|
10:39
You mightपराक्रम changeपरिवर्तन your mindमन
in the heatगर्मी of the momentपल,
226
627720
2496
होसकता है आप उस
पल की गर्मी मेँ अपना मन बदलेँ,
10:42
but at leastकम से कम you're practicedअभ्यास
with this kindमेहरबान of thinkingविचारधारा.
227
630240
3056
लेकिन कम से कम आप इस तरह की सोच की
अभ्यास तो कर चुके है|
10:45
Rememberयाद, our brainदिमाग underके अंतर्गत stressतनाव
releasesविज्ञप्ति cortisolकोर्टिसोल,
228
633320
4616
याद रखिये हमारा दिमाग तनाव मेँ
कॉर्टिसोल जारी करता है,
10:49
and one of the things
that happensहो जाता at that momentपल
229
637960
2336
और जो उस पल मेँ होता है उन मेँ से एक बात
10:52
is a wholeपूरा का पूरा bunchझुंड on systemsसिस्टम shutबंद down.
230
640320
1936
सिस्टम्स के बंद पर एक पूरी गुच्छा है|
10:54
There's an evolutionaryविकासवादी reasonकारण for this.
231
642280
1905
इसके लिये एक विकासवादी कारण है|
10:56
Face-to-faceचेहरे with a predatorशिकारी,
you don't need your digestiveपाचन systemप्रणाली,
232
644209
3407
शिकारी के साथ फेस-टु-फेस हो,
आपको आपके पाचन तंत्र, या अपनी कामेच्छा,
10:59
or your libidoकामेच्छा, or your immuneप्रतिरक्षा systemप्रणाली,
233
647640
2456
या अपने प्रतिरक्षा प्रणाली, के जरूरत नही,
11:02
because if you're bodyतन is expendingखपा
metabolismचयापचय on those things
234
650120
3656
क्योँ कि आपके शरीर अगर उपापचय उन
चीजोँ पर खर्च करता है और अगर आप
11:05
and you don't reactप्रतिक्रिया quicklyजल्दी जल्दी,
235
653800
1656
जल्दी से प्रतिक्रिया नही दिखाया,
11:07
you mightपराक्रम becomeबनना the lion'sशेर की lunchदोपहर का भोजन,
and then noneकोई नहीं of those things matterमामला.
236
655480
3976
आप शायद शेर का दोपहर का भोजन बनेंगे,
और फिर उन बातोँ से कोई फर्क नही पडता|
11:11
Unfortunatelyदुर्भाग्यवश,
237
659480
1416
बदकिस्मती से,
11:12
one of the things that goesजाता है out the windowखिड़की
duringदौरान those timesटाइम्स of stressतनाव
238
660920
3616
तनाव के उन पल पर खिडकी से
भागने वाले चीजोँ मेँ एक है
11:16
is rationalतर्कसंगत, logicalतार्किक thinkingविचारधारा,
239
664560
1976
कि तर्कसंगत, तार्किक सोच,
11:18
as Dannyडैनी KahnemanKahneman
and his colleaguesसहयोगियों have shownपता चला.
240
666560
3416
जैसे डॅनी काह्नेमन और
उनके सहयोगियोँ ने दिखाया|
11:22
So we need to trainरेल गाडी ourselvesहम
to think aheadआगे
241
670000
3176
इसलिये हम लोगोँ को आगे जाके
इन प्रकार की स्थितियोँ के लिये
11:25
to these kindsप्रकार of situationsस्थितियों.
242
673200
2256
सोचने की खुद को प्रशिक्षित करना चाहिये|
11:27
I think the importantजरूरी pointबिंदु here
is recognizingमान्यता देना that all of us are flawedत्रुटिपूर्ण.
243
675480
6176
मुझे लगता है महत्वपूर्ण बात यहाँ
ये पहचानना है कि हम सभी भी दोषपूर्ण है|
11:33
We all are going to failअसफल now and then.
244
681680
2856
हम सभी कभी न कभी असफल होने वाले हैँ|
11:36
The ideaविचार is to think aheadआगे
to what those failuresविफलताओं mightपराक्रम be,
245
684560
3616
योजना है आगे जाके सोचना कि
उन असफलताओँ क्या हो सकते हैँ,
11:40
to put systemsसिस्टम in placeजगह
that will help minimizeछोटा करना the damageक्षति,
246
688200
3896
सिस्टम को जगह पर डालना नुकसान
को कम करने मेँ मदद करेगा,
11:44
or to preventरोकना the badखराब things
from happeningहो रहा है in the first placeजगह.
247
692120
3520
या पहली जगह मेँ
बुरे बातेँ होने से रोक लेगा|
11:48
Gettingरही back to that
snowyबर्फ night in Montrealमॉन्ट्रियल,
248
696280
2656
मांट्रियल मेँ वापस
उस बर्फ की रात पर,
11:50
when I got back from my tripयात्रा,
249
698960
1736
जब मैँ मेरी यात्रा से वापस आया,
11:52
I had my contractorठेकेदार installइंस्टॉल करें
a combinationमेल lockताला nextआगामी to the doorद्वार,
250
700720
3856
मैँ अपने ठेकेदार से दरवाजे के बगल में
एक संयोजन ताला उस मेँ एक आगे की
11:56
with a keyकुंजी to the frontसामने doorद्वार in it,
an easyआसान to rememberयाद है combinationमेल.
251
704600
3536
दर्वाजा के चाबी के साथ, स्थापित करवाया,
याद रखने के लिये एक आसान जोड|
12:00
And I have to admitस्वीकार करना,
252
708160
1216
और मुझे स्वीकार करना है,
12:01
I still have pilesधन of mailमेल
that haven'tनहीं है been sortedछाँटे गए,
253
709400
3416
मेरे पास अभी भी मेल के ढेर
जो सुलझाया नही गया,
12:04
and pilesधन of emailsईमेल
that I haven'tनहीं है goneगया हुआ throughके माध्यम से.
254
712840
2576
और ईमैल्स के ढेर
जिन को मैँ ने नही देखा हैँ|
12:07
So I'm not completelyपूरी तरह organizedका आयोजन किया,
255
715440
1776
मैँ पूरी तरह से
संगठित नही हूँ,
12:09
but I see organizationसंगठन
as a gradualक्रमिक processप्रक्रिया,
256
717240
3136
पर मैँ संगठन को एक क्रमिक प्रक्रिया
के रूप मेँ देख रहा हूँ,
और मैँ वहाँ पहुंच रहा हूँ|
12:12
and I'm gettingमिल रहा there.
257
720400
1216
12:13
Thank you very much.
258
721640
1216
बहुत बहुत धन्यवाद|
12:14
(Applauseप्रशंसा)
259
722880
4392
(तालियाँ)
Translated by lalitha annamraju
Reviewed by Abhinav Garule

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ABOUT THE SPEAKER
Daniel Levitin - Neuroscientist
Daniel Levitin incorporates findings from neuroscience into everyday life.

Why you should listen

Dr. Daniel Levitin is a neuroscientist at McGill University in Montreal, dean at Minerva Schools in San Francisco and a musician. His research focuses on pattern processing in the brain.

His three books This Is Your Brain on MusicThe World in Six Songs, and the recent The Organized Mind are all bestsellers. A polymath at heart, he has performed with top musicians and holds a few gold and platinum records.

Levitin earned his B.A. in Cognitive Psychology and Cognitive Science at Stanford University, and went on to earn his Ph.D. in Psychology from the University of Oregon, researching complex auditory patterns and pattern processing in expert and non-expert populations. He completed post-doctoral training at Stanford University Medical School (in Neuroimaging) and at UC Berkeley (in Cognitive Psychology). He has consulted on audio sound source separation for the U.S. Navy, and on audio quality for several rock bands and record labels (including the Grateful Dead and Steely Dan), and served as one of the “Golden Ears” expert listeners in the original Dolby AC3 compression tests. He worked for two years at the Silicon Valley think tank Interval Research Corporation.

He taught at Stanford University in the Department of Computer Science, the Program in Human-Computer Interaction, and the Departments of Psychology, Anthropology, Computer Music, and History of Science. 

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