The impact of internet-based cognitive behavior therapy for perfectionism: a reinterpretation through the lens of the Model of Excellencism and Perfectionism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Grieve et al . (2022) tested the effects of an intervention designed to reduce perfectionism. Contrary to their hypotheses, the intervention reduced both perfectionism and excellencism. Furthermore, excellencism positively correlated with negative outcomes (e.g. anxiety). Aims: A theory-driven framework (with five hypothetical scenarios) is proposed to reconsider how we interpret the effectiveness of interventions designed to reduce perfectionism. Our goal was to offer a constructive reinterpretation of the results of Grieve et al . (2022) using our new framework derived from the Model of Excellencism and Perfectionism. Method: Secondary data analyses using the experimental and correlational results are published in the randomized control trial of Grieve et al . (2022). Results: Our re-examination of the results reveals that excellencism was reduced by a smaller extent (approximately 25% less) than perfectionism. Based on our framework, such a ratio provides conclusive evidence for the effectiveness of this intervention. Students entered the intervention as perfectionists and they ended up somewhere between the zones of excellence striving and non-perfectionism. Furthermore, our multivariate re-analysis of the bivariate correlations indicates that excellence strivers experienced better adjustment (lower anxiety, depression, stress, body-related acceptance, and higher self-compassion) compared with perfectionists. Conclusion: Future interventions should target the reduction of perfectionism and the maintenance of excellencism because excellencism relates to desirable outcomes. Our secondary data analysis was needed to inform researchers and practitioners about an alternative interpretation of Grieve and colleagues’ findings. Future interventions to reduce perfectionism should closely monitor excellencism and follow the interpretational guidelines advanced in this article.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».