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Enregistrement W4296627422 · doi:10.1111/cdev.13855

Dynamic changes in perfectionism dimensions and psychological distress among adolescents assessed before and during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4296627422 sur OpenAlexafffundabout
Danielle S. Molnar, Sabrina Thai, Melissa Blackburn, Dawn Zinga, Gordon L. Flett, Paul L. Hewitt

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaYork UniversityBrock University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyDistressPandemicAnxietyClinical psychologyPsychological distressTraitCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This prospective longitudinal study evaluated changes in psychological distress among adolescents, pre-pandemic to intra-pandemic, the extent to which within-person and between-person differences in trait multidimensional perfectionism were associated with such changes, and the role of stress in explaining associations between perfectionism and psychological distress. Adolescents (N = 187; 80% female; 78% White, 7% Asian Canadian, 2% Indigenous Peoples in Canada, 2% Black or African Canadian, 2% Latin Canadian, or 9% Other; Mage = 17.96 years) completed online surveys assessing perfectionism (i.e., self-oriented perfectionism and socially prescribed perfectionism), depression, anxiety, and stress pre-pandemic (i.e., March 12, 2020 or earlier) and during Ontario, Canada's first (i.e., March 13, 2020 to July 24, 2020) and second (December 26, 2020 to February 7, 2021) government-mandated lockdowns. Between-person differences and within-person changes in multidimensional trait perfectionism were associated with increases in psychological distress and perceived stress. Perceived stress served as an intermediary pathway linking multidimensional trait perfectionism to psychological distress during the pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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