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Enregistrement W4410594964 · doi:10.1017/thg.2025.10010

Heritability of Humor Production Ability — A Twin Study

2025· article· en· W4410594964 sur OpenAlexaff
Gil Greengross, Nancy L. Segal, Stephanie Zellers, Paul J. Silvia, Claire J. Steves, Jaakko Kaprio

Notice bibliographique

RevueTwin Research and Human Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover (algebra)Volume (thermodynamics)EngineeringPhysicsMechanical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sense of humor is a universal human trait, enjoyed daily across cultures. However, little is known about the factors that shape individual differences in humor, particularly what contributes to developing a great sense of humor. While previous studies have identified a significant genetic component for various humor attributes, such as humor appreciation and humor styles, no study has looked at the heritability of humor production ability. This study is the first to assess the genetic and environmental influences on humor production ability using a twin study design. Participants included 448 pairs of monozygotic twins and 196 pairs of dizygotic twins (median age 66 years, mostly female) from the Twins UK registry. Twins self-assessed their humor ability, rated the funniness of their co-twin, and completed an objective humor production task by composing funny captions for captionless cartoons. Additionally, they completed a short cognitive ability test and reported their overall health. Findings revealed that self-rated humor ability was influenced by both additive genetic and nonshared environmental factors. In contrast, objective humor production showed no evidence of additive genetic effects. Instead, all individual differences were shaped by shared and nonshared environmental influences, though a small genetic effect cannot be ruled out. These results suggest that humor production may be more complex and difficult to assess than other cognitive abilities. The study also presents intriguing implications for the evolutionary basis of humor.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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