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Enregistrement W1813403049 · doi:10.3233/nre-2008-23407

Right leisure: Serious, casual, or project-based?

2008· article· en· W1813403049 sur OpenAlexaff
Robert A. Stebbins

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasualPerspective (graphical)Sociology of leisureLeisure studiesLeisure timeLeisure activityWork (physics)PsychologyRecreationPublic relationsSociologySocial psychologyComputer scienceMedicineEngineeringSocial sciencePhysical activityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leisure as a tool for rehabilitating people with neuro-disabilities is well established. Yet, despite significant progress in this area, problems remain in the way leisure is used for this purpose. One, as yet, unresolved problem is how to determine which leisure activity or activities will be attractive to people with particular disabilities. Another is how to counteract the persistent, dominant public view that real personal worth is measured according to the work people do rather than the leisure they pursue. The third is to inform practitioners, many of whom are unaware of recent advances in leisure theory, about these advances, which can help them solve the first problem and adapt to the second. The main body of this paper presents such a theory - the serious leisure perspective. It synthesizes three main forms of leisure, showing, at once, their distinctive features, similarities, and interrelationships. The forms are serious, casual, and project-based leisure. A review of the research on neuro-rehabilitation follows. Some implications of the Perspective for neuro-rehabilitation are then presented, including ways practitioners can introduce clients to certain types of leisure, encourage them to pursue the types chosen, and help them develop an optimal leisure lifestyle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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