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Enregistrement W2330875811 · doi:10.1515/humor-2014-0072

Humor use, reactions to social comments, and social anxiety

2014· article· en· W2330875811 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Kuiper, Audrey Aiken, Maria Sol Pound

Notice bibliographique

RevueHumor - International Journal of Humor Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasualPsychologySet (abstract data type)Social anxietyPerceptionSocial psychologyAnxietySocial perceptionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated how the use of different humor styles by individuals described as being either socially anxious or non-anxious can have an impact on the perceptions and evaluations made by others about these individuals. Participants read a set of scenarios describing brief interactions with a casual acquaintance (either socially anxious or non-anxious) who made four different types of social comments (affiliative, self-enhancing, aggressive or self-defeating). When the affiliative and self-enhancing comments were delivered humorously, participants indicated more positive evaluations and less social rejection of the casual acquaintance. This finding was obtained for both the socially anxious and non-anxious casual acquaintances. In contrast, the use of self-defeating comments, both with or without humor, was particularly detrimental to evaluations of the socially anxious acquaintance. In addition, participants were generally less interested in future interactions with a socially anxious acquaintance, and rated themselves more negatively when this acquaintance was portrayed as being socially anxious. Discussion focused on the pervasive role of humor in facilitating more positive reactions and responses to social comments made by both socially anxious and non-anxious individuals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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