Assessing and Evaluating the Perfectionism Social Disconnection Model: Social Support, Loneliness, and Distress Among Undergraduate, Law, and Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
The current research evaluates the Perfectionism Social Disconnection Model (PSDM) by considering the links between measures of trait perfectionism and perfectionistic self-presentation and measures of social support, loneliness, and distress in cross-sectional research. A particular focus is on perfectionism and levels of social support as assessed by the Social Provisions Scale. The current study also uniquely evaluates levels of perfectionism and perfectionistic self-presentation in undergraduate students, medical students, and law students. The results across samples provided evidence that loneliness mediates the link between interpersonal perfectionism and distress in keeping with the predictions of the PSDM. Correlational results found robust links between loneliness and low levels of social support. Moreover, socially prescribed perfectionism and perfectionistic self-presentation were associated negatively with social support, and this was especially evident in terms of the facet tapping the nondisclosure of imperfections. Group comparisons of perfectionism yielded few significant differences in accordance with expectations. Levels of perfectionism tended to be lower among medical students. However, the links between perfectionism and distress were clearly evident among undergraduates, medical students, and law students, thus attesting to the vulnerability of perfectionistic students in general. Overall, the results further confirm the relevance of perfectionism in distress among students and applicability of the PSDM in various types of students.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».