Examining interactions between adventure seeking and states of the four channel flow model
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the relationships between states of the four channel flow model and adventure seeking traits among Whitewater kayakers using a modified Experience Sampling Method. Study hypotheses were concerned with determining whether the interaction between adventure seeking and the four channel flow model predicts differences in dimensions of subjective experience. Questionnaires were administered on‐site to 52 Whitewater kayakers on the Cheat River in West Virginia at eight sites varying in river difficulty (Class I‐V). Data were analyzed at the level of single experience measurements (n = 409 experience observations) rather than per respondent. Statistical analyses (using principal axis factoring and hierarchical linear modelling) confirmed a three dimensional structure of flow indicators, and that the interactions of adventure seeking and the channels of the flow model were significant predictors of an Intrinsic Freedom dimension. Although the adventure seeking trait was a significant predictor of the Affect and Activation dimension, this dimension and the Cognitive Control dimension were not significantly predicted by interactions with channels of the flow model. The significant interaction between the flow state and adventure seeking trait in predicting the Intrinsic Freedom dimension suggests that higher adventure seeking, coupled with entering the flow state, enhances the intrinsic nature of the subjective experience in the Cheat Canyon. Implications of this interaction include a focus on programming for opportunities that inspire intrinsic freedom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».