Examining the effectiveness of cognitive bias modification for perfectionism in exploration of the mediating and moderating effects of body dissatisfaction and self-efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between perfectionism, body dissatisfaction, and self-efficacy is unclear. This study attempted to distinguish the relationship between different dimensions of perfectionism and to examine how they relate to body dissatisfaction and self-efficacy. Experiment 1 examined the effectiveness of two types of Cognitive Bias Modification for Interpretation (CBM-I) techniques in the induction of perfectionism. Experiment 2 explored the mediation and moderation effects of perfectionism facets, body dissatisfaction, and self-efficacy in the induction of perfectionism. Participants were randomly assigned to one of the four CBM-I conditions and completed self-report measures of trait and state perfectionism, body dissatisfaction, self-efficacy, as well as a behavioural task that assessed perfectionistic behaviours before and after the CBM-I induction. The results indicated no significant differences in perfectionism between the experimental groups and the control groups following the perfectionism induction. Using baseline participant characteristics, body dissatisfaction was found to mediate socially-prescribed perfectionism and self-efficacy. Self-oriented perfectionism moderated the association between body dissatisfaction and self-efficacy. State perfectionism may not be influenced by a single session (30 trials) of CBM-I training. Treatment targeting body dissatisfaction may enhance self-efficacy in socially-prescribed perfectionists. Further, interventions that decrease self-oriented perfectionism may reduce body dissatisfaction while increasing self-efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».