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Enregistrement W3094305048 · doi:10.5539/ies.v13n11p74

The Role of Leisure Management in Study-Leisure Conflict in Secondary Education

2020· article· en· W3094305048 sur OpenAlexvenueno aff
Tebessüm Ayyıldız Durhan

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsScale (ratio)PsychologyTurkishAnalysis of varianceTest (biology)Regression analysisKruskal–Wallis one-way analysis of varianceTukey's range testLeisure timeSocial psychologyStatisticsMathematicsPhysical activityGeographyMedicinePhysical therapyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the study where the relationship between study-leisure conflict and leisure management and the effect of leisure management on this conflict was investigated, it was also determined how certain variables changed the level of SLCS and LM. The study included 236 students studying in total 4 secondary and high schools in Ankara, and the data were obtained through personal information form as well as study-conflict and leisure management scales. Study and leisure conflict scale; “Study-Leisure Conflict Scale” is a measurement tool developed by Işık and Demirel (2018), inspired by the scale of “Measurement of Work-Leisure” (Tsaur et al., 2012), consisting of 20 questions and 5 sub-dimensions. “Leisure Management” scale is a measurement tool developed by Wang et al. (2011), consisting of 15 questions and 4 sub-dimensions and adapted to Turkish by Akgül and Karaküçük (2015). Parametric tests were applied since it was determined that the data showed normal distribution. In the analysis of the data, descriptive statistics, independent sample T test, one-way analysis of variance ANOVA test and Tukey (HSD-LSD) test were used for intra-group comparisons, and Pearson Correlation test and Regression analysis were used to determine the relationship and effect. The findings of the research show that the participants displayed a level of conflict below average; on the other hand, they showed a level of leisure management slightly above the average. Partial weak relations were determined between the study-leisure conflict scale and the leisure-time management scale, while at the same time; it decreased the level of leisure-study conflict of leisure time, although it was not significant. It is among other findings that certain variables change the measurement tools. As a result of the research, it is thought that the partial weak relations between study-leisure conflict and leisure management will return to the expected negative momentum by the students having effective knowledge and skills about leisure management. Accordingly, it is revealed by the findings of the study that more information on leisure time, management and conflict resolution should be transferred in education programs.

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)0,000
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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