Notice bibliographique
Résumé
The rapid increase observed in the number of studies conducted on leisure time in the international arena is directly related to the changes in the dynamic structure of modern society and the rise of gender equality awareness. The active participation of women in leisure time activities has played an important role in diversifying and deepening academic studies on this subject. While the gender variable is included in many studies as a demographic element, it is wondered how and how often women-focused studies are included in this vast and dynamic literature. To guide future studies and analyze current trends, we conducted research on leisure time and women's studies using the bibliometric analysis method. The Web of Science database provided the data for the research, while the VOSviewer program carried out the analysis. The search using the keywords "leisure" and "women" yielded a total of 9532 publications, indicating research on these publications since 1975 and a significant increase in this field since 1997. Leisure and women's studies, as an interdisciplinary field, is included in a total of 187 different disciplines, which clearly reveals the scope and diversity of interest in the literature. It was observed that the majority of the studies focused on the themes of physical activity, exercise, gender, women, and leisure. The findings show that leisure and women's studies were addressed by 146 different countries, and it was determined that the highest contributions came from countries such as the USA, England, Australia, and Canada. The studies conducted in these countries are notable not only in terms of the breadth of the topics but also in terms of scientific citation networks and academic collaboration levels. As a result of this study, it is determined that leisure and women-themed studies have a multifaceted and innovative character; therefore, it is understood that this field offers a broad perspective for future research both thematically and methodologically. In this context, it is recommended that leisure and women's studies be addressed more comprehensively in the future, not only at the individual level but also in macro dimensions such as social development, health, and cultural change.
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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 | 0,021 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,263 | 0,328 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».