Examining relations between dimensions of perfectionism and self-compassion in university athletes
Notice bibliographique
Résumé
Perfectionism in sport has various dimensions, including evaluative and excessive concerns and criticism, as well as excessively high personal standards (Flett & Hewitt, 2002). Self-compassion (SC) may influence aspects of perfectionism. This study explored relations between perfectionism and SC in 149 female (Mage = 20.0 years, SD = 1.7 years) and 125 male (Mage = 19.7 years, SD = 1.50 years) varsity athletes using the short version of the Multidimensional Perfectionism Scale (MPS, Cox et al., 2002), the Sport MPS (SMPS, Gotwals & Dunn, 2009), and the Self-Compassion Scale (Neff, 2003). Males reported significantly higher scores for the perfectionism variables of personal standards [t(3.29) = 3.29] and perceived parental pressure [t(272)= 5.34], while females reported higher scores for the SC subscale of over-identification [t(272) = -3.84]. SC was significantly related to personal standards (r = -.26), concern over mistakes (r = -.33), perceived coach pressure (r = -.48), organization (r = -.21), and self-oriented perfectionism (r = -.22). The SMPS variables accounted for 27% of the variance in SC. SC was significantly predicted by the composite SMPS variables of personal standards perfectionism (r = -.26, ?= -.15) and evaluative concerns perfectionism (r = -.29, ? = -.22; R2 = .10). The MPS was a weak predictor of SC (R2 = .05). Since lower SC is associated with higher scores on perfectionism dimensions, implications during setbacks should be considered.Acknowledgments: This research was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».