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Enregistrement W2413452672 · doi:10.1177/0734282916651381

The Child–Adolescent Perfectionism Scale

2016· article· en· W2413452672 sur OpenAlexaff
Gordon L. Flett, Paul L. Hewitt, Avi Besser, Chang Su, Tracy Vaillancourt, Daniel Boucher, Yvette Munro, Lisa A. Davidson, Olga Gale

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyNormativeDistressScale (ratio)Clinical psychologyReliability (semiconductor)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in perfectionism among children and adolescents as well as growing interest in the measures designed to assess perfectionism in young people. The current article describes the development and psychometric characteristics of the Child–Adolescent Perfectionism Scale (CAPS), a measure that assesses self-oriented perfectionism and socially prescribed perfectionism. The results of three studies involving multiple samples are reported. The psychometric features of this measure are summarized, including extensive data that attest to the reliability and validity of the CAPS subscales. Normative data are also provided in Study 1. The results of Study 2 suggest that the academic behavior of perfectionistic students is motivated by a complex blend of factors that include a strong emphasis on introjected regulation in both self-oriented and socially prescribed perfectionism; however, there are key motivational differences between these perfectionism dimensions. Finally, Study 3 confirmed that self-oriented and socially prescribed perfectionism are associated with various indices of stress, distress, and maladjustment. Collectively, our results support the use of the CAPS and the notion that vulnerable children and adolescents who are perfectionistic are under substantial pressure to meet expectations. The assessment and theoretical implications of these results are discussed.

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)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations195
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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