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Enregistrement W2414769060 · doi:10.1177/0961463x15577280

Perfectionism and time perspectives: An inquiry into the association between perfectionism subtypes and categorical time perspectives

2016· article· en· W2414769060 sur OpenAlexaff
Yulia Lagoutina

Notice bibliographique

RevueTime & Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyFatalismPersonalityAssociation (psychology)Multilevel modelCategorical variableSocial psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated the previously unexplored association between the perfectionistic personality dimensions, as defined by the 2 × 2 model of perfectionism, and individual time perspectives. The study tested the relationship between pure self-oriented, pure socially prescribed, mixed and non-perfectionist subtypes and individual time perspectives, using a sample of 129 undergraduate students with a mean age of 19.84 ( SD = 4.60). Participants completed a one-time evaluation using the short versions of the Hewitt and Flett Multidimensional Perfectionism Scales and of the Zimbardo Time Perspectives Inventory. Following moderated hierarchical multiple regression analysis, the main result was discovering evidence of a close association between present fatalism and perfectionistic subtypes. Furthermore, pure self-oriented perfectionism consistently predicted more adaptive outcomes in terms of time perspectives as compared to non-perfectionism in four out of the five time perspectives, supporting the emerging empirical distinction between adaptive and maladaptive perfectionism. The study’s overall results indicate that pure self-oriented perfectionism may hold more adaptive merit than non-perfectionism in the case of time perspectives and that present fatalism may hold a close association with the perfectionistic variable.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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