Conflict between Women's Physically Active and Passive Leisure Pursuits: The Role of Self‐Determination and Influences on Well‐Being
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence in support of both physically active and passive leisure as significant contributors to well-being has surfaced around the world. However, for physically active, working mothers, fitting leisure into an already busy schedule can be challenging. The purpose of this study was to examine the influence of time resources and self-determination for active and passive leisure on conflict between these two leisure domains and the influence of this conflict on well-being. METHODS: A total of 66 working mothers completed validated questionnaires measuring satisfaction with time and motivation at baseline followed by two weeks of computerized diary capture to evaluate leisure engagement with final measures of goal conflict and well-being at the end of the two weeks. RESULTS: Results indicated that dissatisfaction with time resources is associated with increased goal conflict as are non-self-determined motivation for physically active leisure and self-determined motivation for passive leisure. Controlling for engagement in physically active and passive leisure, well-being is negatively influenced by goal conflict. CONCLUSIONS: Time resources, goal conflict, and motivation are important factors to consider in efforts to increase well-being among physically active working mothers. Further research is required to understand the influence of opposing motivational orientations on goal conflict.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».