Leisure, deviant leisure, and crime: “Caution: Objects may be closer than they appear”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this paper is to highlight the imprecise definitions and likelihood of significant potential overlapping relationships among the concepts of leisure including casual and serious leisure (Stebbins, 1997; 1999); deviant leisure; and crime. Indeed, categorizations have been made between casual and serious leisure, normal and deviant leisure, while criminal behaviour may be included as a subset of deviant leisure (Rojek, 1999a). Although at face value the relationship between crime and deviant leisure appears to be somewhat forthright, what is much less apparent is the possibility that in specific cases, common and important variants of normal leisure may also overlap with criminal motivations and behaviours. Similarly, boundaries between normal and deviant leisure also may be blurred. Using a multidisciplinary approach that incorporates both leisure and forensics sciences, we suggest a new positioning of these various constructs in relation to each other, which may substantially impact the ways “leisure,” “deviant leisure,” and “crime” are conceptualized and operationalized by leisure and criminology scholars and professionals. We also propose a typology based on the work of Stebbins (1996, 1997) for better understanding the different dimensions of deviant leisure as it may relate to current views of leisure and crime.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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