Bibliographic record
Abstract
Ce texte fait ressortir l’intérêt des études d’emploi du temps pour une analyse empirique du temps réellement consacré au loisir. Il s’appuie sur une analyse comparative des données originales d’enquêtes menées aux États-Unis, en France et au Canada. Par-delà la variabilité de la nomenclature utilisée, les grandes tendances sont bien étayées : mouvement d’accroissement du temps consacré au loisir jusqu’au milieu des années quatre-vingt aux États-Unis, jusqu’à une décennie plus tard au Canada et en France, puis stabilisation, voire déclin parmi la population active, par la suite. Au sein du temps consacré au loisir, on constate une part relativement constante du temps sportif, un déclin du temps consacré à la lecture, signe du déclin du temps culturel et une remontée récente de la part consacrée au petit écran. Une analyse de variance permet d’avancer que c’est le rapport entre la population active et la population inactive, aux divers âges de la vie, qui explique la plus importante partie des variations observées dans les trois cas étudiés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".