MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129757057 · doi:10.1080/01490400.2011.550219

Leisure Diversity as an Indicator of Cultural Capital

2011· article· en· W2129757057 sur OpenAlex
Glenn J. Stalker

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLeisure Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural capitalDiversity (politics)Social capitalDisengagement theoryEducational attainmentSociologyCultural diversitySociology of leisureEthnic groupConsumption (sociology)Demographic economicsPsychologySocial psychologyEconomicsEconomic growthSocial scienceGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diversity of activities in a repertoire of leisure is a variable shown to have considerable impact on the quality of leisure and beneficial personal outcomes, and it is proposed as one important indicator of cultural capital. Theoretical perspectives on cultural capital indicate the importance of education in preparing individuals for broad patterns of leisure consumption in addition to status attainment. Contemporary advances demonstrate that status attainment cannot be equated with high cultural consumption and that broadly omnivorous leisure pursuits may be more valuable to social actors. Role attachment theory and disengagement theory are additionally explored as possible theoretical explanations that assist in predicting leisure diversity that is highly patterned by employment and one's age. The number of different leisure experiences that constitute an individual's leisure repertoire is expected to change throughout the life-course as needs for cultural capital vary and as demands in paid and domestic work change. Tobit models of leisure diversity are proposed using American Time Use Survey (ATUS) data. Findings indicate that leisure diversity is impacted by ethnicity, recent immigration, age and socio-economic status, and theoretically relevant conditional relationships are explored.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,328
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