Cultural Differences in How People Deal with Ridicule and Laughter: Differential Item Functioning between the Taiwanese Chinese and Canadian English Versions of the PhoPhiKat-45
Notice bibliographique
Résumé
The PhoPhiKat-45 measures three dispositions toward ridicule and laughter, including gelotophobia (i.e., the fear of being laughed at), gelotophilia (i.e., the joy of being laughed at), and katagelasticism (i.e., the joy of laughing at others). Despite numerous cultural adaptations, there is a paucity of cross-cultural studies investigating measurement invariance of this measure. Undergraduate students from a Canadian university (N = 1467; 71.4% females) and 14 universities in Taiwan (N = 1274; 64.6% females) completed the English and Chinese PhoPhiKat-45 measures, respectively. Item response theory and differential item functioning analyses demonstrated that most items were well-distributed across the latent continuum. Five of 45 items were flagged for DIF, but all values had negligible effect sizes (McFadden’s pseudo R2 < 0.13). The Canadian sample was further subdivided into subsamples who identified as European White born in Canada (n = 567) and Chinese born in China, Hong Kong, or Taiwan (n = 180). In the subgroup analyses, no evidence of DIF was found. Findings support the utility of this measure across these languages and samples.
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 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 | 0,001 | 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 ».