Perfectionistic Self‐Presentation and Psychopathology: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Decades of research implicate perfectionism as a risk factor for psychopathology. Most research has focused on trait perfectionism (i.e., needing to be perfect), but there is a growing focus on perfectionistic self-presentation (PSP) (i.e., the need to seem perfect). The current article reports the results of a meta-analysis of previous research on the facets of PSP and psychopathology outcomes (either clinical diagnoses of psychiatric disorders or symptoms of these disorders). A systematic literature search retrieved 30 relevant studies (37 samples; N = 15,072), resulting in 192 individual effect-size indexes that were analysed with random-effect meta-analysis. Findings support the notion of PSP as a transdiagnostic factor by showing that PSP facets are associated with various forms of psychopathology, especially social anxiety, depression, vulnerable narcissism and-to lesser extent-grandiose narcissism and anorexia nervosa. The results indicated that there both commonalities across the three PSP and some unique findings highlighting the need to distinguish among appearing perfect, avoiding seeming imperfect and avoiding disclosures of imperfections. Additional analyses yielded little evidence in the results across studies including undergraduates, community samples and clinical samples. Our discussion includes a focus on factors and processes that contribute to the association between PSP and psychopathology.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».