MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789232984 · doi:10.1521/jscp.2018.37.2.128

Sometimes You Need More than a Wingman: Masculinity, Femininity, and the Role of Humor in Men's Mental Health Help-Seeking Campaigns

2018· article· en· W2789232984 sur OpenAlexaff
Caroline Erentzen, Joshua A. Quinlan, Raymond A. Mar

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Clinical Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMasculinityMental healthMental illnessAnxietyFemininityClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clinical literature has consistently documented that men seek help for mental health less often than do women, although they suffer from mental illness at comparable rates. This is particularly troublesome as depression and anxiety in men are more likely to manifest in substance abuse and suicidal behavior. This gender discrepancy in help-seeking may be explained by the social psychological literature on traditional masculinity, which has been associated with stigmatizing thoughts about mental illness and opposition to help-seeking. The present research explored this link between masculinity and mental health help-seeking, including the use of affiliative humor in public awareness messages about help-seeking for mental health. We hypothesized that incorporating light humor into this campaign might reframe help-seeking in a less threatening way, effectively circumventing the defensive reactions of masculine men. Across three studies, we presented young men with ads encouraging them to reach out to a friend suffering from anxiety or depression. Consistently, the perceived funniness of the ads predicted their persuasiveness without increasing stigma or trivializing the issue of mental health. Masculinity did not in fact predict stigmatizing and defensive thoughts about mental illness; rather, men's femininity emerged as the strongest and most consistent predictor of these reactions.

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 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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,395 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Social and Clinical PsychologyMême sujetHumor Studies and ApplicationsTravaux en français237 207