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Enregistrement W2619413135 · doi:10.1080/07053436.2017.1328790

Theoretical developments in leisure studies: A look at perceived freedom and intrinsic motivation

2017· article· en· W2619413135 sur OpenAlexaffvenue
Evan Webb, George Karlis

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationIntrinsic motivationLeisure studiesSociology of leisureFreedom of choiceEmpiricismPsychologyField (mathematics)Self-determination theorySocial psychologySociologyEpistemologyRecreationSocial sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was not until the 1970s that work by Neulinger, Kelly, and Csikszentmihalyi brought the constructs of perceived freedom and intrinsic motivation to the forefront of leisure research. Since then, perceived freedom and intrinsic motivation continue to be paramount in our quest to fully understand leisure studies, the conceptualization of leisure, as well as past and recent theoretical developments in leisure studies. This paper discusses how the ideas of perceived freedom and intrinsic motivation, implicit in the conception of leisure for years, have evolved through the major theoretical developments that have occurred in the field. This paper also looks at how these developments have implicated contemporary research in leisure studies, thus laying a basis for future research leading to a deeper understanding of leisure theory, practice, and conceptualization. It is concluded that, although somewhat slow, a progressive shift from social empiricism to social analysis has taken place in leisure studies research leading to the development of more recent theoretical advancements.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,029
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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