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Enregistrement W2966283194 · doi:10.7592/ejhr2019.7.2.brown

Individual differences in the way observers perceive humour styles

2019· article· en· W2966283194 sur OpenAlexaff
Bruce Findlay, Jay K. Brinker

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Humour Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComedyPsychologyPerceptionStyle (visual arts)Social psychologyLaughterArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humour has been conceptualized as styles, which vary based on their function (Martin, Puhlik-Doris, Larsen, Gray, and Weir, 2003). Research examining if and how observers perceive this intent is limited. The current study addresses this research gap by examining the perceptions of Martin et al.’s (2003) four humour styles. Additionally and of particular interest, was whether self-defeating humour and another self-directed humour style, self-deprecating humour, were perceived as two independent humour styles. Despite being similar in content, self-deprecating humour is associated with higher self-esteem and self-defeating humour with lower self-esteem. Two hundred and four students watched comedy clips and completed a survey online. Participants were asked to categorize each video clip by humour style and to rate the self-esteem of the target (i.e. comedian). Results revealed that humour styles are distinguishable by observers with participants predominantly selecting one humour style over the others for each clip. In support of the second hypothesis, targets who were categorised as using self-deprecating humour were perceived as having higher self-esteem than those categorised as using self-defeating humour, illustrating a distinction in the perception of these humour styles at an interpersonal level.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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