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Enregistrement W4411665209 · doi:10.1080/10615806.2025.2521412

Perfectionism, wellbeing, and coping among Filipino university students: a multi-study test of the 2 × 2 model of perfectionism

2025· article· en· W4411665209 sur OpenAlexaff
Jeryl Shawn T. Tan, Andrew P. Hill, Daniel J. Madigan

Notice bibliographique

RevueAnxiety Stress & Coping · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesYork St John University
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyCoping (psychology)Clinical psychologyTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Perfectionism is an important characteristic among university students given its associations with their wellbeing and coping. One approach to studying student perfectionism is the 2 × 2 model of perfectionism, which examines the interaction between self-oriented perfectionism and socially prescribed perfectionism (SPP). The model is useful for studying student perfectionism, but tests in different cultural contexts remain limited, with some suggesting its hypotheses need modification.Objectives This article builds on existing research by presenting two novel studies that provide the model’s first tests in predicting university student wellbeing and coping in a Filipino context, as well as tests of alternate cultural makeup and aggravating factor hypotheses for SPP’s role.Methods Following preregistered protocols, two independent samples of Filipino university students completed questionnaires measuring variables of interest – one cross-sectionally (N = 294) and one longitudinally (N = 324) with a 3-month follow-up.Results and Conclusion Moderated regression analyses showed support for the model’s hypotheses across both samples depending on the variable. Findings provided clearer support that students with high SPP or a strong belief that others expect perfection are more vulnerable to poorer wellbeing and unhealthy coping, making SPP an aggravating factor in the Filipino context.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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