Toward Person-Focused Assessment and Understanding the Human Need to Be Perfect: Commentary and Introduction to the Third Special Issue on Perfectionism
Notice bibliographique
Résumé
In the current introductory article, we discuss the importance of balancing the variable-centered research in the perfectionism field with a person-focused approach. We examine the utility of a person-centered approach in assessment, research, and theory and the need to revisit overlooked themes central to understanding people who are extreme perfectionists. Our analysis focuses on addressing the core unaddressed issue of why perfectionists as unique individuals absolutely need to be perfect. We describe measures to assess individual differences in this need to be perfect and themes reflecting the need to be perfect that require investigation. The papers in this third special issue on perfectionism are then introduced and considered as examples of the merits of a broad approach that goes beyond trait perfectionism to also include perfectionistic self-presentation and the cognitive experience of perfectionism. We conclude by examining how certain variable-centered studies described in the current special issue yield insights about perfectionists as people when individuals are considered from a person-focused perspective.
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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 | 0,020 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,077 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».