Notice bibliographique
Résumé
In last decade, developed society's works are seen about citizenship,social responsibility, altruism, mental health, work and work ethic,subjective well being and leisure reviews. In this context, especially inthe detection and evaluation of leisure behavior and orientation on theliterature developed and high levels of welfare countries such as;Netherlands, USA, Canada, UK are researching this subject.Leisure Behaviours increase the quality of life and provide selfrenewal for the people (Aslan & Camsever, 2012). Leisure Behavioursalso increase creativity, reveal the sense of discovery, and support thechange (Edginton, 2007). Effective management of leisure behaviorswill develop citizenship of the country. It helps to the evolution ofnorms and values in a positive direction also in the workplace. LeisureBehaviours also improve organizational citizenship behaviors, socialresponsibility, altruism.There are more scales developed to measure leisure issues in theliterature. (Müderrisoğlu et al, 2005; Gürbüz et al, 2007; Mutlu, 2008;Yerlisu Lapa & Ağyar, 2011; Beard & Ragheb, 1982; Raymore et al,1999). These scales focuses leiusure. But, none of them took intoaccount workplace leisure behaviours.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».