Does Perfectionism Moderate the Relationship between Post-Secondary Student Stress and Academic Self-Efficacy, Self-Concept, and Burnout?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Self-critical perfectionism and stress have been implicated as risk factors for maladaptive academic outcomes (i.e., decreased academic self-efficacy, decreased academic self-concept, and increased academic burnout). The present study investigated a vulnerability-stress model, testing whether self-critical perfectionism moderates the relationship between stressor severity (academic and interpersonal) and academic outcomes. Exploratory analyses replaced self-critical perfectionism with rigid perfectionism in the model. Method: A sample of 384 post-secondary students (76.8% women, average age: 20.06) completed a cross-sectional survey involving questionnaires assessing the constructs of interest. Results: Stressor severity (both academic and interpersonal) was negatively associated with academic self-efficacy and academic self-concept, and positively associated with academic burnout, when controlling for perfectionism. Self-critical perfectionism was positively associated with academic burnout, and rigid perfectionism was positively associated with academic self-concept, when controlling for stressor severity. None of the interaction effects were statistically significant, failing to support a vulnerability-stress model. Discussion: Findings suggest that stressor severity (both academic and interpersonal) and self-critical perfectionism are strongly associated with maladaptive academic outcomes and may serve as risk factors for poor academic functioning. The lack of interaction effects suggests a vulnerability-stress model may not explain why perfectionism is associated with maladaptive academic outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».