Understanding the Relationship between Race and Leisure Activities and Constraints: Exploring an Alternative Framework
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Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the continuing relevance of race as a persistent societal issue in the U.S., and tackles criticism (Floyd, 1998 Floyd, M. F. 1998. Getting beyond marginality and ethnicity: The challenge for race and ethnic studies in leisure research. Journal of Leisure Research, 30: 3–22. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]; Henderson & Ainsworth, 2001 Henderson, K. A. and Ainsworth, B. E. 2001. Researching leisure and physical activity with women of color: Issues and emerging questions. Leisure Sciences, 23: 21–34. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]; Philipp, 1995 Philipp, S. F. 1995. Race and leisure constraints. Leisure Sciences, 17: 109–120. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) regarding the lack of models to guide research that links race and leisure constraints. Shaw's (1994) Shaw, S. M. 1994. Gender, leisure and constraint: Towards a framework for the analysis of women's leisure. Journal of Leisure Research, 26: 8–22. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar] framework for analyzing women's leisure is explored as a potential vehicle for understanding racial variation in leisure constraints. More specifically, leisure constraints and preferences of African-Americans and Caucasians were examined, and some of the findings challenge the results of previous studies by suggesting African-Americans are not as constrained as are Caucasians. Our findings do, however, support previous research that indicates the two racial groups have distinct leisure preferences. Several explanations for the findings are discussed, particularly the concept of resistance as introduced by Shaw (1994) Shaw, S. M. 1994. Gender, leisure and constraint: Towards a framework for the analysis of women's leisure. Journal of Leisure Research, 26: 8–22. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar].
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle