Research on the Role of Humor in Well-Being and Health: An Interview With Professor Arnie Cann
Notice bibliographique
Résumé
In this interview, Dr. Arnie Cann discusses his research and views on the ubiquitous role of humor in psychological health and well-being. The interview begins with Professor Cann recounting how he originally became interested in studying humor. He then reflects on the main findings associated with the wide variety of humor-related studies he has conducted over the years. In doing so, Dr. Cann provides suggestions and ideas for further research investigating the role of humor in health and well-being. Specific topic areas discussed include the use of humor in the workplace and other social domains, personality approaches to humor, humor and interpersonal processes, humor and psychopathology, and humor’s role in dealing with stress and well-being. One of the prominent themes in this interview is the clear recognition of sense of humor as a multi-dimensional construct that includes various components that may either be beneficial or detrimental to well-being. A further important theme is the major distinction between humor as an inherent personality construct versus humor that results from exposure to stimuli (e.g., a comedy film). Comments are also provided by Dr. Cann on how the positive affect stemming from humor may be of particular benefit to the individual. Also discussed is the recent move to more fully integrate contemporary humor research with positive psychology approaches. The interview concludes with Dr. Cann providing several recommendations regarding future theorizing and research on the role of humor in psychological well-being.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».