Wriggly, squiffy, lummox, and boobs: What makes some words funny?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Theories of humor tend to be post hoc descriptions, suffering from insufficient operationalization and a subsequent inability to make predictions about what will be found humorous and to what extent. Here we build on the Engelthaler & Hills' (2017) humor rating norms for 4,997 words, by analyzing the semantic, phonological, orthographic, and frequency factors that play a role in the judgments. We were able to predict the original humor rating norms and ratings for previously unrated words with greater reliability than the split half reliability in the original norms, as estimated from splitting those norms along gender or age lines. Our findings are consistent with several theories of humor, while suggesting that those theories are too narrow. In particular, they are consistent with incongruity theory, which suggests that experienced humor is proportional to the degree to which expectations are violated. We demonstrate that words are judged funnier if they are less common and have an improbable orthographic or phonological structure. We also describe and quantify the semantic attributes of words that are judged funny and show that they are partly compatible with the superiority theory of humor, which focuses on humor as scorn. Several other specific semantic attributes are also associated with humor. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle