Does Perfectionism Predict Depression, Anxiety, Stress, and Life Satisfaction After Controlling for Neuroticism?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Neuroticism overlaps substantially with several perfectionism dimensions, depression, anxiety, stress, and life satisfaction. Accordingly, research testing whether perfectionism dimensions explain unique variance in these outcomes beyond neuroticism is needed. Research on cultural differences in perfectionism is also scarce. And it is especially unclear whether the link between perfectionism and psychological distress differs across individualistic and collectivistic cultures. Our study addressed these important gaps in knowledge. A sample of undergraduates from a traditionally individualistic culture (Canada; N = 449) and a traditionally collectivistic culture (China; N = 585) completed measures of self-oriented perfectionism, personal standards, socially prescribed perfectionism, concern over mistakes, doubts about actions, depression, anxiety, stress, and satisfaction with life. To test the incremental validity of perfectionism dimensions beyond neuroticism, as well as to test potential moderating effects of culture, four hierarchical regression analyses with interactions were conducted. Results supported the explanatory power of concern over mistakes and doubts about actions, beyond neuroticism and culture, in the prediction of depression, anxiety, and stress. As the first study to explore the incremental validity of perfectionism dimensions across undergraduates from traditionally individualistic and collectivistic cultures, our research both extends and clarifies understanding of the predictive power of perfectionism in important ways.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».