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Enregistrement W4410281135 · doi:10.1038/s44271-025-00252-3

Humorous peer play and social understanding in childhood

2025· article· en· W4410281135 sur OpenAlexaff
Amy L. Paine, Salim Hashmi, Elian Fink, Peter Mitchell, Nina Howe

Notice bibliographique

RevueCommunications Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyAttributionSocial competenceEarly childhoodSocial changeSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humour plays a crucial role in children's early interactions, likely promoting the development of social understanding and fostering positive social relationships. To date, the connection between humour production in peer play and the development of social understanding skills in middle childhood has received limited attention. In a community sample of 130 children residing in the UK (M = 6.16 years old, range 5-7; 67 [51.5%] girls, 62 [47.7%] boys, and 1 [0.8%] non-binary child; 95 [73.1%] mothers and 85 [65.4%] fathers identified as Welsh, English, Scottish, or Irish), we tested our prediction that children's use of humour in play with peers would be positively associated with children's ability to understand the minds of others. We conducted detailed observational coding of children's humour production during peer play and examined associations with children's performance on a battery of social understanding assessments. Multilevel models showed that 42.8% of the variance in children's humour production was explained by play partner effects. When controlling for the effect of play partner and other individual child characteristics (age, gender, receptive vocabulary) children's spontaneous attributions of mental states were associated with humour production. Results are discussed considering how these playful exchanges reflect and influence the development of children's socio-cognitive competencies.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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