A Meta–Analytic and Conceptual Update on the Associations between Procrastination and Multidimensional Perfectionism
Notice bibliographique
Résumé
The equivocal and debated findings from a 2007 meta–analysis, which viewed perfectionism as a unidimensional construct, suggested that perfectionism was unrelated to procrastination. The present meta–analysis aimed to provide a conceptual update and reanalysis of the procrastination–perfectionism association guided by both a multidimensional view of perfectionism and self–regulation theory. The random–effects meta–analyses revealed a small to medium positive average effect size ( r = .23; k = 43, N = 10 000; 95% confidence interval (95% CI) [0.19, 0.27]) for trait procrastination and perfectionistic concerns and a small to medium negative average effect size ( r = −.22; k = 38, N = 9544; 95% CI [−0.26, −0.18]) for procrastination and perfectionistic strivings. The average correlations remained significant after statistically accounting for the joint variance between the two perfectionism dimensions via semi–partial correlations. For perfectionistic concerns, but not perfectionistic strivings, the effects depended on the perfectionism measure used. All effects did not vary by the trait procrastination measure used or the respondent's sex. Our findings confirm that from a multidimensional perspective, trait procrastination is both positively and negatively associated with higher–order perfectionism dimensions and further highlights the value of a self–regulation perspective for understanding the cognitive, affective and behavioural dynamics that characterise these traits. Copyright © 2017 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,086 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».