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Enregistrement W2052050882 · doi:10.1080/14927713.2014.934030

The outdoor leisure behaviour of Moroccan public sector workers

2014· article· en· W2052050882 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine Bachleda, Ahlam Fakhar, Salma Slimani, Wafa Elgarah

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeStructural equation modelingTheory of reasoned actionNorm (philosophy)Theory of planned behaviorPublic sectorContext (archaeology)PsychologySample (material)Normative social influenceSocial psychologyLeisure timeDeveloping countrySociologyPolitical scienceGeographyEconomic growthEconomicsPhysical activityMathematicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do demographic variables directly impact attitude and subjective norm? This study sought to address this previously unanswered question by exploring whether income, education and gender influence attitude and subjective norm within the context of five leisure behaviours in Morocco. Employing an online survey method and structural equation modelling, results from a sample of 187 Moroccan public sector workers suggest that these demographic characteristics have no attitudinal or normative influence on participation in outdoor jogging, walking, biking, swimming and visiting natural parks. This finding appears to contradict the theory of reasoned action’s (TRA) early model assumptions. However, results do lend further support to the TRA’s sufficiency assumption and provide information about outdoor leisure behaviour in a developing country.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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