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Enregistrement W1977400178 · doi:10.1080/07053436.2005.10707696

Work, Rest and Leisure – Trends in Late Adolescent Time Use in Australia in the 1990S

2005· article· en· W1977400178 sur OpenAlexvenueno aff
Faye Soupourmas

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRest (music)Leisure timeWork (physics)PsychologyPaid workWorking hoursDevelopmental psychologyPhysical activityMedicineEconomicsLabour economicsEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although how teenagers spend their days is fundamentally linked to their psychological and physiological well-being, the analysis of their actual time use is very limited. This paper aims to provide a profile of how young people in late adolescence (between the ages of 15 to 19) spent their time at the end of the 20th century in Australia. The way adolescents spent their school and non-school days in work, rest and leisure were examined using two national time use surveys. Changes in the time use of young people in late adolescence were investigated for the five-year period from 1992 to 1997 in the attempt to find out whether teenagers were working harder and resting or engaging in leisure less. Although Australian teenagers in the late 1990s were spending less time working and more time at leisure, the type of activities they were spending their free time on (watching television and playing computer games) may have a negative impact on their health and well-being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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