Perfectionism, Anxiety Sensitivity, and Negative Reactions Following a Failed Statistics Test: A Vulnerability-Stress Model
Notice bibliographique
Résumé
Self-critical perfectionism and anxiety sensitivity are potential vulnerability factors for increased distress following performance failure. We hypothesized that participants who fail a statistics quiz will have lower state self-esteem, lower positive affect, and greater negative affect at post-test than those who get a good grade, after controlling for pre-test scores and the effect of experimental condition would become larger as self-critical perfectionism and anxiety sensitivity increase. Exploratory analyses examined rigid perfectionism and a newly introduced construct (statistics anxiety sensitivity) as moderators. We tested this vulnerability-stress model in 329 post-secondary students using a two-group, pre-post, between-subjects design. Students completed an easy or hard statistics test and were assessed on pre- and post-test state self-esteem (social & performance) and state affect (anxiety, dysphoria, hostility, & positive affect). Across outcomes, main effects of experimental condition predicted between 7-33% of the variance, with the largest effects for performance self-esteem. Personality by condition interactions predicted 0.1-2% of the variance; 16 of 24 interactions were statistically significant in the expected direction (i.e., the effect of experimental condition was larger for participants high in measured personality traits). Findings suggest personality traits are vulnerability factors for decreased self-esteem and increased negative affect following failure in a statistics assessment.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».