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Enregistrement W2100607460 · doi:10.1375/twin.11.1.44

Genetic and Environmental Contributions to Humor Styles: A Replication Study

2008· article· en· W2100607460 sur OpenAlexaff
Philip A. Vernon, Rod A. Martin, Julie Aitken Schermer, Lynn Cherkas, Tim D. Spector

Notice bibliographique

RevueTwin Research and Human Genetics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTwin studyNature versus nurtureUnivariateDevelopmental psychologyOddsDizygotic twinsHeritabilityVariance (accounting)Social psychologyDemographyBehavioural geneticsMultivariate statisticsLogistic regressionGeneticsMedicineBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One thousand and seventy three pairs of adult monozygotic (MZ) twins and 895 pairs of same sex adult dizygotic (DZ) twins from the United Kingdom (UK) completed the Humor Styles Questionnaire: a 32-item measure which assesses two positive and two negative styles of humor. MZ correlations were approximately twice as large as DZ correlations for all four humor styles, and univariate behavioral genetic model fitting indicated that individual differences in all of them can be accounted for entirely by genetic and nonshared environmental factors, with heritabilities ranging from .34 to .49. These results, while perhaps not surprising, are somewhat at odds with a previous study that we conducted in North America (Vernon et al., in press) in which genetic factors contributed significantly to individual differences in the two positive humor styles, but contributed far less to the two negative styles, variance in which was instead largely due to shared and nonshared environmental factors. We suggest that differences between North American and UK citizens in their appreciation of different kinds of humor may be responsible for the different results obtained in these two studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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