Towards Optimal Health Through Boredom Aversion Based on Experiencing Psychological Flow in a Self-Directed Exercise Regime—A Scoping Review of Recent Research
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: Optimal health requires self-direction for exercise regime consistency. Boredom may cause abandoning regular exercise. Experiencing psychological flow-a concept psychologist Csikszentmihalyi originated-may avert boredom. METHOD: A search of post-2020 peer-reviewed publications following the PRISMA-ScR guidelines for scoping reviews investigates the range of research on this topic. The databases searched are OVID, ProQuest, PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar. The keywords are "Csikszentmihalyi AND flow AND exercise AND boredom". Included returns contain all the keywords. Those excluded are reviews, books, reports missing any keywords, non-English reports, reports not based on research studies, and research published before 2020. RESULTS: Two databases returned the included results: OVID (n = 3) and Google Scholar (n = 8). CONCLUSIONS: (1) Boredom is not evident when experiencing exercise-programme psychological flow. (2) Psychological flow evolves with self-directed changes in an exercise programme. (3) Successful exercise programme modifications during COVID-19 considered the imposed limitations. (4) Exercise regimes that are neither excessive nor extreme promote optimal health. And (5) optimal health accounts for exercise skill level and gender. Additionally, cognitive bias is avertable with a research team. Studies should include the research date and location and how flow reduces boredom, permitting accurate comparisons.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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