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Enregistrement W2574499313 · doi:10.1080/16078055.2017.1278716

Relationships among self-construal, control, and positive affect in Japanese undergraduate students’ leisure experience

2017· article· en· W2574499313 sur OpenAlexafffundabout
Eiji Ito, Gordon J. Walker

Notice bibliographique

RevueWorld Leisure Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaSports Medicine Australia Research Foundation
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologySocial psychologyConstrual level theorySelf construalSociologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have indicated that control and positive affect, which are known to be important aspects of leisure experience, contribute to our psychological well-being. Recently, Ito and Walker’s (2016. Cultural commonality and specificity in Japanese and Euro-Canadian undergraduate students’ leisure experiences: An exploratory study on control and positive affect. Leisure Sciences, 38, 249–267) experience sampling method (ESM) study identified that Japanese undergraduate students experienced primary control, the adjustment aspect of secondary control, and high- and low-arousal positive affect more, and the acceptance aspect of secondary control less, during leisure versus non-leisure participation. This follow-up ESM study, conducted with 41 Japanese undergraduate students, furthers their work by examining the roles of self-construal and types of leisure activities in regard to the significant relationships between leisure participation and experience. Hierarchical linear modelling results indicated that: (a) the moderator effects of self-construal did not exist between leisure participation and experience, and (b) the relationship between leisure participation and experience did not largely vary across types of leisure activities. This study contributes to the growing, yet still understudied, research theme of non-Western leisure and self-construal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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