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Enregistrement W1981487954 · doi:10.1037/0033-2909.127.4.504

Humor, laughter, and physical health: Methodological issues and research findings.

2001· review· en· W1981487954 sur OpenAlexaff
Rod A. Martin

Notice bibliographique

RevuePsychological Bulletin · 2001
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaughterPsychologyPain toleranceTraitPhysical healthComedyDevelopmental psychologySocial psychologyClinical psychologyMental healthPsychotherapistMedicineThreshold of pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All published research examining effects of humor and laughter on physical health is reviewed. Potential causal mechanisms and methodological issues are discussed. Laboratory experiments have shown some effects of exposure to comedy on several components of immunity, although the findings are inconsistent and most of the studies have methodological problems. There is also some evidence of analgesic effects of exposure to comedy, although similar findings are obtained with negative emotions. Few significant correlations have been found between trait measures of humor and immunity, pain tolerance, or self-reported illness symptoms. There is also little evidence of stress-moderating effects of humor on physical health variables and no evidence of increased longevity with greater humor. More rigorous and theoretically informed research is needed before firm conclusions can be drawn about possible health benefits of humor and laughter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,602
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,028 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations571
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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