The Conceptualization, Measurement, and Role of Humor as a Character Strength in Positive Psychology
Notice bibliographique
Résumé
In positive psychology, humor has been identified as one of 24 character strengths considered ubiquitously important for human flourishing. Unlike the other strengths, humor was a late addition to this classification system and its status as a strength continues to be somewhat controversial. Therefore, the first purpose of this study was to explore the associations between humor and several outcome variables of relevance to positive psychology (happiness, routes to happiness, resilience, and morality). The second purpose was to explore how best to conceptualize and measure humor as a character strength by comparing the Values in Action Inventory of Strengths (VIA-IS) Humor Scale with the Humor Styles Questionnaire (HSQ) in their ability to predict the outcome variables. A sample of 176 participants completed questionnaires assessing the humor and positive psychology constructs. The results indicated that the humor measures significantly predicted most of the outcome variables, supporting the importance of humor in positive psychology. Furthermore, although the VIA-IS Humor scale and positive humor styles on the HSQ showed considerable overlap, the negative humor styles added significantly to the prediction of outcome variables beyond these positive humor measures, supporting the importance of assessing maladaptive as well as adaptive uses of humor in research on positive psychology. These findings suggest that the HSQ may be a more useful measure than the VIA-IS Humor scale in future research in this field.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».