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Enregistrement W2094801974 · doi:10.1080/00221300109598908

The Effectiveness of Humor in Persuasion: The Case of Business Ethics Training

2001· article· en· W2094801974 sur OpenAlex
Jim Lyttle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of General Psychology · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionCredibilityPsychologyDistractionPersuasive communicationBusiness ethicsSource credibilityCorporationSocial psychologyAdvertisingApplied psychologyCognitive psychologyPublic relationsEpistemologyPolitical sciencePhilosophyLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, persuasion theory was used to develop the following predictions about use of humor in persuasive messages for business ethics training: (a) cartoon drawings will enhance persuasion by creating liking for the source, (b) ironic wisecracks will enhance persuasion by serving as a distraction from counterarguments, and (c) self-effacing humor will enhance persuasion by improving source credibility. Canadian business students (N = 148) participated in 1 of 4 versions of "The Ethics Challenge," a training exercise used by the Lockheed Martin Corporation. Three versions were modified by adding or removing cartoon drawings (of cartoon characters Dilbert and Dogbert) and humorous responses (Dogbert's wisecracks). Removing the cartoon drawings had little effect on persuasiveness. Removing ironic wisecracks had more effect, and interfering with the self-effacing combination of cartoons and wisecracks had the strongest effect. The results suggest that researchers should ground their predictions in existing theory and that practitioners should differentiate among humor types.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,276 · 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