Towards Optimal Health Through Boredom Aversion Based on Experiencing Psychological Flow in a Self-Directed Exercise Regime—A Scoping Review of Recent Research
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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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 | 0,014 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».