Leisure Involvement and Happiness Levels of Individuals Having Fitness Center Membership
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to investigate the leisure involvement and happiness levels of the individuals who have any fitness center membership. Screening model was used in the research. The sample group of the research was composed of a total of 599 voluntary participants, 260 being “females” and 339 being “males”, who were using fitness centers and were selected using improbable purposeful sampling method. “Oxford Happiness Scale Short Form—OHS-F”, developed by Hills and Argyle (2002) and adapted into Turkish by Doğan and Cotok (2011) along with “Leisure Involvement Scale—LIS-F”, developed by Kyle et al. (2007) and adapted into Turkish by Gurbuz et al. (2018) were used in the study in addition to “Personal Information Form”. Descriptive statistical method (frequency, arithmetic mean, standard deviation) was used for the identification of the distribution of the participants’ information. In order to determine if the data had normal distribution or not, Shapiro-Wilk test for normality was conducted and in consequence of this test, t-test, single factorial MANOVA, ANOVA and Pearson Correlation tests were administered upon determining that the data were in accordance with parametric test conditions. According to the findings, while there was no significant difference found in the happiness levels in line with the gender, marital status and education levels of the participants; a significant difference was determined in the leisure involvement levels according to education level and gender, and yet no significant difference was found between the leisure involvement level and marital status. Besides, a positively significant relationship was determined between the level of happiness and leisure involvement. The restraints as well as the evaluations for future studies were discussed in this sense.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».