Self-Directed Learning and Psychological Flow Regarding the Differences Among Athletes, Musicians, and Researchers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-directed learning (SDL) most appropriately is learning that is personally selected based on individual values. SDL potentially achieves psychological flow. Flow is an outcome identified and investigated by psychologist Mihaly Csikszentmihalyi. Among those whose flow he studied were individuals who engaged in self-directed careers—athletes, musicians, and researchers. Method: Based on their career self-direction, this investigation compares the reports of athletes, musicians, and researchers of Csikszentmihalyi through a qualitative narrative analysis of his relevant forty-seven-year publication record. The included reports have Csikszentmihalyi as an author, are an analysis of athletes, musicians, or researchers, and mention flow. The lack of an empirical study is the reason for exclusion. Results: The results reveal a significant difference between those who experience flow from a performance of their achieved skills and those who experience flow while learning. This examination of Csikszentmihalyi’s studies regarding athletes and musicians identifies that they are most likely to experience flow during performances of their mastered skills, unlike researchers, whose flow occurs during SDL—a distinction unmentioned by Csikszentmihalyi. Conclusions: Although athletes and musicians may self-direct their careers, only the flow of researchers corresponds with SDL. This result meaningfully extends the literature on SDL and flow, offering direction for future empirical studies and educational opportunities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle