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Enregistrement W332588054 · doi:10.1057/9780230625181_7

Psychology and Social Psychology and the Study of Leisure

2006· book-chapter· en· W332588054 sur OpenAlexaff
Roger C. Mannell, Douglas A. Kleiber, Marianne Staempfli

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologyCross-cultural psychologyPsychological researchAsian psychologyTheoretical psychologySocial scienceSociologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various social science traditions have influenced theory and research on leisure. In this chapter, we describe psychological perspectives, and these perspectives are primarily those of social psychology with some influences from personality and developmental psychology. Advocates of the development of a social psychology of leisure have generally championed post-positivist psychological social psychological approaches, but interpretive or constructionist sociological social psychologies have contributed as well. These influences are discussed along with other factors that have shaped the social psychological tradition in leisure studies. The frequent claim that leisure research, particularly North American research, is predominantly psychological is also examined. Though clearly focused on individual-level phenomena, we question whether it is substantially grounded in psychological epistemology, methodology and theory. The future of psychological approaches to the study of leisure is explored, including the cross-cultural and international diversity of efforts to understand leisure from social psychological perspectives. We find little evidence that indigenous social psychologies of leisure have emerged in other cultural contexts. However, there are promising social psychological efforts emerging to explore and explain cross-cultural differences and similarities in leisure behaviour and experience. Finally, the growth of interest in leisure as a psychological variable outside of leisure studies and implications for the future are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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