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Enregistrement W4407869892 · doi:10.1016/j.appdev.2025.101769

Perfect fronts, fragile bonds: Prospective associations between perfectionistic self-presentation and peer experiences

2025· article· en· W4407869892 sur OpenAlexafffund
Melissa Blackburn, Hanna Puffer, Danielle S. Molnar, Dawn Zinga

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Developmental Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyPresentation (obstetrics)Developmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although theory links perfectionism and negative social outcomes, little is known about their longitudinal associations in adolescence. As such, prospective, reciprocal associations between perfectionistic self-presentation and peer experiences were tested among a community sample of adolescents ( M age = 17.79, SD = 1.29; 72.38 % girls) via a random intercept cross-lagged panel model with four timepoints. Results demonstrated that, on average, adolescents higher on perfectionistic self-presentation had less favourable peer experiences. Moreover, there was a reciprocal relationship between non-display of imperfections and peer prosociality, such that within-person increases in attempts to conceal perceived flaws predicted decreases in receiving prosocial acts from peers which, in turn, promoted increases in this facet of perfectionistic self-presentation. However, findings also revealed a decrease in perfectionistic self-presentation in response to increases in peer prosociality, suggesting that, through positive peer experiences, adolescents may learn that perfectionism serves as a barrier to meaningful social relationships and adjust accordingly. • Examined teens' perfectionistic self-presentation and peer experiences across time • On average, perfectionistic self-presentation linked with negative peer experiences • Increased non-display of imperfections predicted decreased peer prosociality • Increased peer prosociality predicted decreased non-display of imperfections

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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