Leisure education and indigenous knowledge systems in South Africa: a commentary
Notice bibliographique
Résumé
The role of leisure education in equipping individuals and society to participate in leisure is well-researched in scholarship. In this commentary, we argue that incorporating indigenous knowledge systems (derived from South Africa’s (SA) diverse peoples, cultures and languages) in leisure education may promote inclusivity, cultural relevance and alternative leisure perspectives. Drawing from various scholarly perspectives, this article defines leisure education, revisits the concept of leisure, explores the concept of indigenous knowledge systems and presents a case for the inclusion of indigenous knowledge in the SA context. The implications that are drawn from the discussion call for a re-thinking of leisure education so that it responds to SA’s contextual realities through the strategic incorporation of indigenous knowledge. This may contribute towards contextualized leisure research methods, wholesome leisure education content, creative resource-attainment strategies, novel knowledge-transfer methods and unique skill-equipping techniques that may advance leisure wellness, social cohesion and the leisure profession in SA.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».