Perfectionism paradox: Perfectionistic concerns (not perfectionistic strivings) affect the relationship between perceived risk and choice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate whether, when, and why perfectionism moderates the relationship between perceived risk and choice. Two studies ( N = 1784) using different choice domains (appearance and performance) and different samples (women and general population) show consistent results. People with high (vs. low) perfectionistic concerns (PC) are less sensitive to high risks and, hence, are more willing to consider options (i.e., products and services) that entail greater risks. These effects emerge because high‐PC (vs. low‐PC) individuals have more favorable appraisals, believing that the product or service's benefits are worth its risks even when these risks are substantial. The effects observed for high‐ vs. low‐PC do not obtain for people who are high (vs. low) on a second dimension of perfectionism called perfectionistic strivings (PS). Our findings suggest that high‐PC individuals may be a vulnerable segment in society, particularly since (a) people are frequently confronted with decisions about options that promise perfectionistic outcomes, (b) these options can come with high levels of risk, and (c) perfectionistic tendencies have become more prevalent over time. We discuss the implications of these findings for policymakers and future research.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».