Measuring Gelotophobia, Gelotophilia, and Katagelasticism in Italy and Canada Using PhoPhiKat-30
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The PhoPhiKat-30 is a self-report instrument for describing personality related to laughter and ridicule including gelotophobia, gelotophilia, and katagelasticism. The present study assessed the measurement properties of the newly translated Italian PhoPhiKat-30 across participants in Italy and Canada using multidimensional item response theory. Italian ( N = 326) and Canadian ( N = 1,467) participants completed the Italian and English PhoPhiKat-30, respectively. The parallel analysis supported the three-factor model in Italy. Conditional reliability estimates showed strong precision (> 0.80) of gelotophobia and gelotophilia along the latent continuum (−1.15 < θ < 3.08 and −1.69 < θ < 3.09, respectively). Katagelasticism showed a limited range (0.98 < θ < 2.85) for the latent attribute precisely measured, suggesting that new items that address the low to moderate difficulty of katagelasticism should be added in future studies. Item discrimination parameters varied across Reckase’s multidimensional normal-ogive model (MDISC mean = 0.79). Five items had uniform differential item functioning (DIF; McFadden’s pseudo R2 > .035 or β > .10) when comparing the Italian and English PhoPhiKat-30, with English items showing more agreement at the same level of the latent trait. The Italian PhoPhiKat-30 has good item discrimination across the latent continuum and showed cross-cultural equivalence for most items.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».