Laughter and Resiliency: A Behavioral Genetic Study of Humor Styles and Mental Toughness
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated phenotypic correlations between mental toughness and humor styles, as well as the common genetic and environmental effects underlying these correlations. Participants were 201 adult twin pairs from North America. They completed the Humor Styles Questionnaire, assessing individual differences in two positive (affiliative, self-enhancing) and two negative (aggressive, self-defeating) humor styles. They also completed the MT48, measuring individual differences in global mental toughness and its eight factors (Commitment, Control, Emotional Control, Control over Life, Confidence, Confidence in Abilities, Interpersonal Confidence, Challenge). Positive correlations were found between the positive humor styles and all of the mental toughness factors, with all but one reaching significance. Conversely, negative correlations were found between all mental toughness factors and the negative humor styles, with the mental toughness factors of Control, Emotional Control, Confidence, Confidence in Abilities, and Interpersonal Confidence exhibiting significant correlations. Subsequent behavioral genetic analyses revealed that these phenotypic correlations were primarily attributable to common genetic and common non-shared environmental factors. The implications of these findings regarding the potential effects of humor styles on wellbeing, and the possible selective use of humor by mentally tough individuals are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».