Reactions to Humorous Comments and Implicit Theories of Humor Styles
Notice bibliographique
Résumé
The first two studies investigated reactions to several different types of humorous comments.Participants indicated they would be significantly more likely to continue interacting with a friend who used adaptive self-enhancing or affiliative humor rather than maladaptive aggressive or self-defeating humor; w ith the most detrimental effects being evident for aggressive humor.Adaptive humorous comments also made recipients feel significantly more positive and less negative about themselves.Humor styles were further investigated in terms of implicit theories about humor.Study 2 indicated that for the self, humor was perceived as being used most often w ith close friends, followed by family members, romantic partners, casual acquaintances, and least often with teachers.Participants also indicated that affiliative humor was used most frequently for each relationship, followed by self-enhancing humor, self-defeating humor, and then aggressive humor.Study 3 examined the perceived frequency of use for each humor style by others.Participants indicated affiliative humor to be the most frequently used humor style, regardless of the group being rated (people in general, people one knows, family and friends), self-enhancing humor to be the second most frequently used, and the two maladaptive humor styles as being used the least often.Different co-variation patterns for the four humor styles were also found.These findings were then discussed in terms of the strong differential impact of humor styles on the recipients of humorous comments; as w ell as the implicit theories of humor styles that are ev ident for self or others.
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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 | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».