Empowering self-critical perfectionistic students: A waitlist controlled feasibility trial of an explanatory feedback intervention on daily coping processes.
Notice bibliographique
Résumé
This study of 176 university students tested a single-session explanatory feedback intervention (EFI), derived from the perfectionism coping processes model. Participants with higher self-critical perfectionism completed daily measures of stress appraisals, coping, and affect for 7 days. A randomized control design was used to compare an EFI condition with a waitlist control condition over 4 weeks with individualized feedback delivered one-on-one by student trainees in-person or remotely through videoconferencing. The feasibility of the individualized analyses of each participant's daily data was supported by identifying daily trigger patterns, maintenance tendencies, strengths, common triggers, and best targets for reducing negative mood and increasing positive mood across several stressors for each participant. Participant ratings indicated that the comprehensive feedback was coherent and functional. Participants in the EFI condition, compared to those in the control condition, reported increases in empowerment, coping self-efficacy, and problem-focused coping, as well as decreases in depressive and anxious symptoms. Between-group effect sizes were moderate-to-large. There were reliable improvements in empowerment and depressive symptoms for 56% and 36%, respectively, of participants in the EFI condition. These findings demonstrate the broad applicability, conceptual utility, and effectiveness of the EFI for self-critical perfectionistic individuals. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».