Relationship between Types of Forced Laughter and Mental Health: Mediating Effects of Social Support and Self-Concept Clarity
Notice bibliographique
Résumé
We explored the relationship between four types of forced laughter (expression control, intimacy maintenance, action control, and affect manipulation) and mental health as well as the mediating effects of social support and self-concept clarity. The Forced Laughter Scale (FLS), General Health Questionnaire-12 (GHQ-12), Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MPSS), and Self-Concept Clarity Scale (SCC) were completed by 184 (63 male, 119 female) Japanese university students. The results of investigating the relationships between the four types of forced laughter and mental health demonstrated that expression control had a negative correlation with mental health, while intimacy maintenance had a positive correlation. Affect manipulation and action control did not demonstrate significant correlations. Mediation analysis revealed that the negative correlation between expression control and mental health can be explained by a low level of perceived social support and self-concept clarity. Conversely, it was revealed that the positive correlation between intimacy maintenance and mental health can be explained by a high level of perceived social support. This study found that forced laughter in daily life can have both positive and negative correlations with mental health depending on the situation in which one forces a laugh and their intention for doing so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».