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Enregistrement W4401671974 · doi:10.1080/13676261.2024.2392197

Simply the best? Bridging perfectionism in psychology and girlhood studies

2024· article· en· W4401671974 sur OpenAlexafffund
Melissa Blackburn, Danielle S. Molnar, Dawn Zinga

Notice bibliographique

RevueJournal of Youth Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMultidisciplinary approachPerfectionism (psychology)Sociocultural evolutionPsychologyExtant taxonPhenomenonSociologySocial psychologyDevelopmental psychologySocial scienceEpistemologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfectionism has been a popular topic of interest in psychological research over the last three decades, with research focusing on youth emerging in the early 2000s. However, the term ‘perfectionism’ is rarely used outside of a psychological framework. Despite lexical differences, girlhood studies researchers have employed a sociocultural lens to study ‘supergirls’: teenage girls who strive to have it all, at all costs. Although these literatures seem to explore a similar phenomenon, they tend to remain disparate. Consequently, this paper argues for the utility of a multidisciplinary framework for studying youth perfectionism to bridge these two seemingly opposite, yet mutually informing, literatures. First, disciplinary understandings of youth who strive for perfection in psychology and girlhood studies, respectively, are summarized. In the following section, a multidisciplinary reading of the extant literature is applied to offer a nuanced account of who a teenage perfectionist may be and how perfectionism might manifest among diverse youth. This article concludes with a call for researchers from both psychological and sociocultural backgrounds to embrace a multidisciplinary framework for research with perfectionistic youth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,019
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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