Making sense of humour among men in a weight-loss program: A dialogical narrative approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».