Examining the Link Between Multidimensional Perfectionism and Depression: A Longitudinal Study of the Intervening Effects of Social Disconnection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Perfectionism Social Disconnection Model (PSDM) posits that perfectionism confers risk for depression by promoting social disconnection. However, the specific indirect effect of social disconnection on the prospective relation of perfectionism dimensions with depression severity is not well understood. The aim of the current study was to provide the first comprehensive examination of the PSDM. Methods: A diverse community sample of 447 completed measures of trait perfectionism, perfectionistic self-presentation styles, and depressive symptoms at baseline. Six months later, participants completed measures of perfectionistic self-presentation styles, social disconnection, and depressive symptoms. Indirect effects models were analyzed to examine the impact of each facet of perfectionism on social disconnection and subsequent depression severity. Results: Consistent with the PSDM, all perfectionism traits and self-presentation styles resulted in greater depression severity via one or more facets of social disconnection, with social hopelessness and loneliness demonstrating the most widespread effects. Furthermore, perfectionistic self-presentation styles and social disconnection demonstrated sequential indirect effects on the relation of self-oriented and socially prescribed perfectionism with depressive symptoms at follow-up. Discussion: This study is the first to demonstrate the depressogenic effects of all perfectionism dimensions. Findings delineate the interpersonal mechanisms underlying the perfectionism-depression link.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».