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Enregistrement W4401057761 · doi:10.1080/02614367.2024.2383462

More is better? Family leisure involvement and individual leisure satisfaction among Chinese adult workers

2024· article· en· W4401057761 sur OpenAlexaff
Ying Zhao, Dantian Xu, Jingjing Gui

Notice bibliographique

RevueLeisure Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLeisure satisfactionLeisure activityLeisure studiesSociology of leisureLeisure timePsychologyLeisure industrySociologySocial psychologyMedicinePhysical activityRecreationTourismGeographyPolitical scienceSocial sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family leisure activities have been gaining increasing attention in recent years. This study aims to identify the characteristics of family leisure involvement among adult workers in urban China, explore the relationship between family leisure and leisure satisfaction, and further analyse the possible interrelationship between core and balance family leisure activities. Paper-and-pencil questionnaire surveys of activity diaries were collected from 519 residents of Zhongshan, a prefecture-level city in China. Linear regression analysis suggested that balance family leisure activities were not associated with individual leisure satisfaction, while core family leisure had a negative impact. Core family leisure also moderated the relationship between balance family leisure and personal leisure satisfaction. A moderate amount of core family leisure combined with balance family leisure increased leisure satisfaction. This study contributes to the core and balance theory of family leisure functioning by exploring the interrelationship between the two types of family leisure activities in a non-Western context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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