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Enregistrement W2164817901 · doi:10.1515/humr.2009.012

Breaking ground in cross-cultural research on the fear of being laughed at (gelotophobia): A multi-national study involving 73 countries

2009· article· en· W2164817901 sur OpenAlexaff
René T. Proyer, Willibald Ruch, Numan Ali, Hmoud Al-Olimat, Toshihiko Amemiya, Tamirie Andualem Adal, Sadia Aziz Ansari, Špela Arhar, Gigi Asem, Nicolás Baudín, Souha Bawab, Doris Bergen, Ingrid Brdar, Rute Brites, Marina Brunner-Sciarra, Amy Carrell, Hugo Carretero Dios, Mehmet Çelik, Grazia Ceschi, Kay Chang, Guohai Chen, Alexander Cheryomukhin, Maria Pik-yuk Chik, Władysław Chłopicki, Jacquelyn Cranney, Donatien Dahourou, Sibe Doosje, Margherita Dore, Nahwat Amin El-Arousy, Emília Ficková, Martin Führ, Joanne Gallivan, Han Geling, Lydia Germikova, Marija Giedraitytė, Goh Abe, Rebeca Díaz González, Sammy K. Ho, Martina Hřebı́čková, Belen Jaime, Birgit Hertzberg Kaare, Shanmukh V. Kamble, Shahé S. Kazarian, Paavo Kerkkänen, Mirka Klementová, И.М. Кобозева, Snjezana Kovjanic, Martin D. Lampert, Chao-Chih Liao, Manon Lévesque, Eleni Loizou, Rolando Díaz Loving, Jim Lyttle, Vera Cecília Machline, Sean McGoldrick, Margaret McRorie, Min Liu, René Mõttus, M. Munyae, Carmen Elvira Navia, Mathero M. Nkhalamba, Pier Paolo Pedrini, Mirsolava Petkova, Tracey Platt, Diana Elena Popa, Anna Radomska, Tabassum Rashid, David Rawlings, Víctor J. Rubio, Andrea C. Samson, Orly Sarid, Soraya Shams, Sek Sisokohm, Jakob Smári, Ian Sneddon, І. Е. Сніховська, Ekaterina A. Stephanenko, Ieva Stokenberga, Hugo Stuer, Yohana Sherly Rosalina Tanoto, L. F. Tapia, Julia M. Taylor, Pascal Thibault, Ava Thompson, Hanna Thörn, Hiroshi Toyota, Judit Ujlaky, Vitanya Vanno, Jun Wang, Betsie Van der Westhuizen, Deepani Wijayathilake, Peter S. O. Wong, Edgar B. Wycoff, Eun Ja Yeun

Notice bibliographique

RevueHumor - International Journal of Humor Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaughterPsychologySocial psychologyCross-cultural studiesClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study examines whether the fear of being laughed at (gelotophobia) can be assessed reliably and validly by means of a self-report instrument in different countries of the world. All items of the GELOPH (Ruch and Titze, GELOPH〈46〉, University of Düsseldorf, 1998; Ruch and Proyer, Swiss Journal of Psychology 67:19–27, 2008b) were translated to the local language of the collaborator (42 languages in total). In total, 22,610 participants in 93 samples from 73 countries completed the GELOPH. Across all samples the reliability of the 15-item questionnaire was high (mean alpha of .85) and in all samples the scales appeared to be unidimensional. The endorsement rates for the items ranged from 1.31% through 80.00% to a single item. Variations in the mean scores of the items were more strongly related to the culture in a country and not to the language in which the data were collected. This was also supported by a multidimensional scaling analysis with standardized mean scores of the items from the GELOPH〈15〉. This analysis identified two dimensions that further helped explaining the data (i.e., insecure vs. intense avoidant-restrictive and low vs. high suspicious tendencies towards the laughter of others). Furthermore, multiple samples derived from one country tended to be (with a few exceptions) highly similar. The study shows that gelotophobia can be assessed reliably by means of a self-report instrument in cross-cultural research. This study enables further studies of the fear of being laughed at with regard to differences in the prevalence and putative causes of gelotophobia in comparisons to different cultures.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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