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Enregistrement W3201381096 · doi:10.1080/2159676x.2021.1979635

Making sense of humour among men in a weight-loss program: A dialogical narrative approach

2021· article· en· W3201381096 sur OpenAlexaff
Timothy Budden, James A. Dimmock, Brett Smith, Michael Rosenberg, Mark R. Beauchamp, Ben Jackson

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfNarrativeSense (electronics)PsychologyWeight lossArtLiteratureSocial psychologyMedicineObesityEngineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humour appears to be an important aspect of health-promoting efforts for some men. A better understanding of the role humour plays in men’s health contexts may provide insight into the optimal design of health interventions for men. In this study, we explored the role banter, humour that blurs the line between playfulness and aggression, plays for men in a men’s weight loss context. We applied dialogical narrative analysis to thirty interviews conducted with men involved in a men’s weight-loss program that leverages competition to drive weight loss. Banter served several functions for men in the program, including allowing them to determine their social position during early group formation, feel good, develop camaraderie, experience respite, provide male inter-personal support in a counter-intuitive way, and ‘be themselves’. Men could use banter as a tool to develop resilience for themselves, but could also adapt their approach to use banter as a means of providing support for others. Banter could also cause trouble, through conflict and misunderstandings, primarily understood through a lens of narratives of progressiveness, inclusiveness, and a ‘changing culture’. Banter could do harm, by positioning oneself against certain characteristics, and as a tool to get under people’s skin. However, an approach-orientation to one’s problems may allow misunderstandings that arise due to banter to lead to enhanced group cohesion. Intervention developers ought to explicitly address the potential for banter (and humour more broadly) to have positive and negative effects in men’s health contexts.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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