Be Careful What You Wish For: The Double-Edged Sword of Perfectionism During Graduate Studies
Notice bibliographique
Résumé
Research on perfectionism in graduate school found inconsistent associations between perfectionistic standards and psychological outcomes. Such unanticipated results led to the development of the Model of Excellencism and Perfectionism (MEP) to differentiate people who pursue high personal standards from those who pursue perfectionistic standards. Recent studies with undergraduate students showed that excellencism and perfectionism are distinct constructs differentially associated with achievement and psychological outcomes. In this study, our goal was to offer the first empirical test of the MEP in graduate school with a sample of 376 graduate students. Results of confirmatory factor analyses on the Scale of Perfectionism and Excellencism provided evidence for the conceptual separation of excellencism and perfectionism. Results of multiple regression showed that perfectionistic students (compared to excellence strivers) are more likely to interact with their research supervisor using perfectionistic self-presentation strategies. Furthermore, perfection strivers (compared to excellence strivers) reported higher research self-efficacy and satisfaction with their research productivity. When accounting for satisfaction with research productivity, perfection strivers were more prone to experience academic burnout and they reported higher intentions to dropout from graduate school. Overall, it appears that perfectionism is associated with both desirable and undesirable outcomes. Perfectionism in graduate school is paradoxical and operates like a double-edged sword. These findings are interpreted in light of the competitive and pressuring demands of graduate school and the need to help graduate students strike a balance between their achievement and psychological wellness.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».