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Enregistrement W4412650366 · doi:10.1038/s44271-025-00292-9

Effortful leisure is a source of meaning in everyday life

2025· article· en· W4412650366 sur OpenAlexafffund
Aidan Vern Campbell, Gregory John Depow, Srishti Agarwal, Michael Inzlicht

Notice bibliographique

RevueCommunications Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMeaning (existential)Experience sampling methodPsychologySocial psychologyEveryday lifeApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People derive much purpose from their work, yet time spent on work is decreasing. Here, we ask if effortful leisure is a powerful source of meaning and purpose that could supplement the reduction in labor time. In five studies (N = 2569), we investigated the relationship between effort and meaning in leisure activities. In Study 1 (N = 1145), we found that participants rated effortful activities as more meaningful, although less enjoyable, suggesting a trade-off between eudaimonic and hedonic wellbeing. Studies 2a (N = 375), 2b (N = 389), and 3 (N = 400) provided causal evidence by comparing effortful (Sudoku puzzling) and non-effortful leisure (watching videos in Studies 2a and 2b; Click-to-Reveal game in Study 3). Effortful activities consistently felt more meaningful, though the effects plateaued at higher levels of effort. Finally, Study 4 (N = 260) used experience sampling to assess activities as they occurred in real life. Effortful leisure fostered meaning while maintaining enjoyment, whereas other activities tended to feel less enjoyable with increased effort. Across all studies, we found that effort promotes meaningful experiences, particularly in leisure contexts, where effort does not diminish enjoyment. Effortful leisure may offer a powerful opportunity to supplement or replace the once plentiful purpose we derived from our now diminishing time at work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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