Is perfectionism a killer of creative thinking? A test of the model of excellencism and perfectionism
Notice bibliographique
Résumé
The standards that a person pursue in life can be set in a rigid or flexible way. The recent literature has emphasized a distinction between high and realistic standards of excellence, from high and unrealistic standards of perfection. In two studies, we investigated the role of striving towards excellence (i.e., excellencism) and striving towards perfection (i.e., perfectionism) in relation to divergent thinking, associative thinking, and openness to experience, general self-efficacy, and creative self-beliefs. In Study 1, 279 university students completed three divergent thinking items, which called for creative uses of two common objects and to name original things which make noise. A measure of openness to experience was included. Results from multiple regression indicated that participants pursuing excellence tended to generate more answers and more original ones compared with those pursuing perfection. Openness to experience was positively associated to excellencism and negatively associated to perfectionism. In Study 2 (n = 401 university students), we replicated these findings and extended them to associative tasks requiring participants to generate chains of unrelated words. Additional individual differences measures included general self-efficacy, creative self-efficacy, and creative personal identity. The results suggested that excellencism was associated with better performance on divergent thinking and associative tasks, compared with perfectionism. Excellencism was positively associated with all four personality variables, whereas perfectionism was significantly and negatively associated with openness to experience only. Implications for the distinction between perfectionism and excellencism with respect to creative indicators are discussed. In addition, the paradoxical finding that perfection strivers had high creative self-efficacy and creative personal identity but lower openness to experience and poorer performance on objective indicators of creative abilities is discussed.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».