Exploring and Evaluating the Two-Factor Model of Perfectionism in Sport
Notice bibliographique
Résumé
Perfectionism is a multidimensional personality trait with two higher-order dimensions; perfectionistic strivings and perfectionistic concerns. The purpose of the present study was to explore and evaluate the two-factor model for the first time using three instruments developed to measure perfectionism in sport. In doing so, we (i) assessed the fit of two-factor models when including and excluding various contentious subscales (other-oriented perfectionism, parental pressure, coach pressure, organisation, and negative reactions to imperfection) and (ii) compared two-factor models to alternative one-factor (or unidimensional) models. Participants were recruited from community and university sports clubs in the UK ( N = 527; M age = 18.07 years, SD = 0.49) and completed the Sport-Multidimensional Perfectionism Scale-2, the Multidimensional Inventory of Perfectionism in Sport, and the Performance Perfectionism Scale-Sport. Support was found for the two-factor model, with superior fit displayed each time the aforementioned subscales were excluded and, in all cases, when compared to a unidimensional model. The findings suggest that the two-factor model is an adequate representation of the underlying structure of instruments designed to measure perfectionism in sport with better fit and conceptual clarity offered by more parsimonious models.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».