On the Distinction Between Personal Standards Perfectionism and Excellencism: A Theory Elaboration and Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Research on perfectionism is flourishing, but the unspecified distinction between perfectionism and the pursuit of excellence is a lingering issue that urgently needs conceptual, theoretical, and empirical attention. In this article, excellence and perfection are defined as distinct goals that form the basis of two different but related constructs. To move this idea forward, the term excellencism is introduced. Perfectionism and excellencism are defined and their similarities and differences are illustrated using symbolic logic and adjectives from the English lexicon. A point is made to clearly indicate that excellencism is a required reference point for reassessing the healthiness or unhealthiness of personal standards perfectionism. Using the law of diminishing returns as an analogy, a theory-driven rationale is proposed, and three alternative hypotheses are formulated. Showing that personal standards perfectionism is associated with better, comparable, and worse outcomes compared with excellencism offers the needed and sufficient conditions for respectively supporting the hypothesis that perfectionism is a healthy, unneeded, or deleterious pursuit. The propositions advanced in this theoretical article are more than incremental, and their practical implications are far-reaching: If personal standards perfectionism yields no added value or deleterious outcomes over and above excellencism, then excellence rather than perfection should be promoted.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».