Adolescent Participation and Flow in Physically Active Leisure and Electronic Media Activities: Testing the Displacement Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between participation in various types of electronic media and time spent on other leisure activities have not been examined to any great extent and the research findings in the reported studies have been mixed. In this article, research is described in which 219 adolescents’ electronic media use (TV/video watching, computer/video game playing and Internet/web surfing) was monitored using a time use survey and the experiential sampling method. Behavioral and experiential data were analyzed with a particular focus on the impact of electronic media use on participation in physically active leisure. The findings were consistent with the “displacement” hypothesis. Those adolescents who engaged in higher levels of electronic media activities, in particular, TV/video watching and computer/video game playing, not only reported lower levels of physically active leisure but had more free time as a result of displacing non-leisure activities such as homework. While the overall patterns were similar for females and males, TV/video viewing among females and computer/video gaming among males created the greatest displacement in physically active leisure. More sedentary adolescents not only engaged in less physically active leisure but when they did participate they were less likely to experience intrinsically rewarding flow, and consequently, the psychological growth opportunities it provides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».