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Enregistrement W2751344100 · doi:10.1080/17439760.2017.1374444

Leisure and the positive psychological states

2017· article· en· W2751344100 sur OpenAlexaff
Robert A. Stebbins

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Positive Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHappinessCasualContemplationSociology of leisurePerspective (graphical)Social psychologyEntertainmentPositive psychologyCreativityInterpersonal communicationLeisure studiesRecreationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positive psychology and the study of leisure of leisure have more in common than meets the eye. Their shared ground is especially evident in the concept of leisure activity: a type of pursuit, wherein participants in it mentally or physically (often both) think or do something, motivated by the hope of achieving a desired end. Leisure activities are positive activities, identified psychologically by particular sets of behaviors and sociologically by their place in a leisure social world and often in a social institution (e.g. sport, art, entertainment). Leisure is defined and the concept of leisure experience examined. Next, the serious leisure perspective is introduced. The main part of the article explores the emotions of leisure experience in interpersonal relationships, contemplation/spirituality, volunteering, quality of life/well-being, happiness, and play and creativity. The serious pursuits offer the richest range of positive psychological states, but casual and project-based leisure are not to be ignored.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations65
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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