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Enregistrement W2793942712 · doi:10.22038/jfmh.2018.10456

Investigating the relationship between humor and difficulty in regulation of emotions and alexithymia in students

2018· article· en· W2793942712 sur OpenAlexaboutno aff
Yousef Dehghani, Nozhatozaman Moradi, Fateme Tabnak, Seyed Ali Afshin

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyEmotional regulationSocial psychologyDevelopmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Humor is an adaptive coping strategy that can be used as a way to cope with everyday stresses and communication. Therefore, the aim of this study is to investigate the relationship between humor and difficulty in regulation of emotion and alexithymia in students. Materials and Methods: The present study is correlational. The statistical population of the study is all students of the Persian Gulf University in Bushehr, 200 of which were selected using the cluster sampling method. They responded to the Sense of Humor Questionnaire (SHQ, a 25-item questionnaire), the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS, 36-item questionnaire), and the Toronto Alexithymia Scale (TAS, a 20-item questionnaire). To analyze the data, the statistical method of simultaneous multivariate regression was used. Results: The results of the study shows that there is a positive and significant relationship between humor and alexithymia (r= -0.17, P=0.05), but there is no relationship between humor and difficulty in emotion regulation (r= -0.08, P=0.05). There is also a positive and significant relationship between alexithymia and difficulty in emotion regulation (r= -0.19, P =0.01). Conclusion: Based on the findings of this study, the effective importance of sense of humor in reducing emotional difficulty and alexithymia can be concluded.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,389
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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