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Enregistrement W2059830988 · doi:10.1037/a0020466

Perfectionism dimensions and research productivity in psychology professors: Implications for understanding the (mal)adaptiveness of perfectionism.

2010· article· en· W2059830988 sur OpenAlexafffundvenue
Simon Sherry, Paul L. Hewitt, Dayna L. Sherry, Gordon L. Flett, Aislin R. Graham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensYork UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyProductivitySocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of demanding perfection of oneself are hotly debated, with researchers typically arguing for either the adaptiveness or the maladaptiveness of this trait. Research informing this debate involves mainly psychiatric patients, undergraduates, and self-report data, suggesting a need to broaden this relatively narrow evidence base. The present study examines self-oriented perfectionism (i.e., demanding perfection of oneself), conscientiousness, socially prescribed perfectionism, neuroticism, and research productivity in psychology professors. Self-oriented perfectionism was negatively related to total number of publications, number of first-authored publications, number of citations, and journal impact rating, even after controlling for competing predictors (e.g., conscientiousness). Self-oriented perfectionism may represent a form of counterproductive overstriving that limits research productivity amongst psychology professors. Although self-oriented perfectionism is often labeled as adaptive, such statements may be overly general.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,066 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations112
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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