The Relationship Between Leisure Activities and Well-being During Social Isolation
Notice bibliographique
Résumé
Leisure activities are effective ways to cope with stressful life events; however, more research is needed to understand its effects in social isolation. In the current study, we explored whether university students’ participation in leisure activities (such as baking, running, and yoga) has helped protect against some of the negative effects of social isolation due to the COVID-19 pandemic. Specifically, this correlational study aimed to discover (a) the relationship between leisure activity participation and psychological well-being and resilience during periods of social isolation; (b) the type of leisure activity (i.e., physical or nonphysical) that has the most positive effect on overall well-being; and (c) precisely why particular leisure activities were positively associated with well-being and resilience (e.g., do they increase social affiliation, self-efficacy, personal control, flow, and sense of meaning?). To answer these questions, 200 university students completed an online survey asking them about the frequency and type of their participation in leisure activities. Participant’s coronavirus anxiety, sense of well-being, and resiliency were the outcome variables. Results indicated a significant, positive association between leisure activity participation and overall well-being, demonstrated by a decrease in anxiety and an increase in well-being. Contrary to the literature, engagement in more non-physical leisure activities was associated with greater resiliency compared to physical activities. The mechanisms for the positive association were not clear. In sum, this study supports participation in leisure activities as a possible way to cope with social isolation and the negative effects of the current pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».