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Enregistrement W2562674202 · doi:10.5539/ijps.v9n1p47

Daily Fluctuations in Office-Based Workers’ Leisure Activities and Well-Being

2016· article· en· W2562674202 sur OpenAlexaffvenue
Julie Ménard, Annie Foucreault, Célestine Stevens, Sarah‐Geneviève Trépanier, Paul E. Flaxman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningBedtimeMoodPsychologyPhysical activityLeisure timeActivities of daily livingLeisure activityOffice workersWell-beingSample (material)Social psychologyDevelopmental psychologyGerontologyPhysical therapyPsychiatryMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This day-level study examines links between the amount of leisure time devoted to social, physical, and low-effort activities after the workday and affective well-being at bedtime. A sample of 95 office-based workers completed surveys over four consecutive days at bedtime (380 data points). Results revealed a within-person effect of leisure activity on daily affective well-being. Participants consistently reported enhanced mood before sleep on days when they spent more hours engaging in physical and social activities compared to their personal average number of hours spent on these activities across the four days of the study. However, on days when more hours were spent on low-effort activity, participants consistently reported decreased positive emotions. This suggests that time allocation to certain leisure activities may better support well-being on a daily basis. Discussion focuses on the implications of these findings for helping individuals enhance their evening leisure experiences by making astute leisure choices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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