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Enregistrement W4403897755 · doi:10.1080/14927713.2024.2420134

The paths to subjective and eudaimonic well-being: which aspects of leisure matter?

2024· article· en· W4403897755 sur OpenAlexaffvenue
Seung Jin Cho, Shintaro Kono, Eiji Ito

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSasakawa Sports Foundation
Mots-clésPsychologyEudaimoniaSocial psychologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increased recognition of leisure’s significance, there remains a general lack of understanding about which aspects or types of leisure contribute to higher levels of subjective and eudaimonic wellbeing. The purpose of this study was to examine how diverse aspects of leisure, such as free time availability, leisure activity participation, and subjective experiences, are associated with both subjective wellbeing (SWB; e.g. positive affect, negative affect, happiness, and life satisfaction) and eudaimonic wellbeing (EWB; ikigai). Ikigai is a Japanese concept that approximates ‘life worth living’, whereupon we explored leisure’s relevance to a non-Western well-being concept. We analyzed online survey data from 674 Japanese university students through hierarchical regressions to investigate the potential influence of leisure-related variables on SWB and EWB. The outcomes revealed that SWB was associated with free time availability, leisure activity participation, and subjective experiences, whereas EWB was primarily linked to leisure activity participation and subjective experiences.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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