The Impact of Perfectionistic Self-Presentation on the Cognitive, Affective, and Physiological Experience of a Clinical Interview
Notice bibliographique
Résumé
Perfectionistic self-presentation is proposed as a deleterious interpersonal style that has an influence in clinical contexts that involves promoting a public image of perfection and avoiding displays and self-disclosures of imperfections. A sample of 90 clinical patients taking part in a clinical interview were assessed in terms of their levels of perfectionistic self-presentation and trait perfectionism and their affective, cognitive, and physiological reactions. Perfectionistic self-presentation dimensions were associated with (1) greater distress before and after the interview, (2) negative expectations and greater threat prior to the interview, and (3) post-interview dissatisfaction. Analyses of physiological data found that perfectionistic self-presentation was associated with higher levels of heart rate when discussing past mistakes, and, as expected, the need to avoid disclosing imperfections predicted higher levels of and greater change in heart rate when discussing past mistakes. Analyses that controlled for trait perfectionism and emotional distress showed that the need to avoid disclosing imperfections was a unique predictor of (1) appraisals of the interviewer as threatening before the interview and as dissatisfied after the interview; (2) negative pre and post self-evaluations of performance; and (3) greater change in heart rate when discussing mistakes. Perfectionistic self-presentation is discussed as an interpersonal style that can influence therapeutic alliance and treatment success.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».