Multidimensional perfectionism and sport performance: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Evidence regarding the perfectionism-performance relationship in sport is inconsistent, leading to an ongoing debate about whether perfectionism helps or hinders athletes in achieving their best performance. To address this, we provide a systematic review and meta-analysis of research examining the relationship between multidimensional perfectionism and sport performance. A literature search returned 31 studies with 46 samples (N = 6,102). A systematic review of this literature suggests that research varies methodologically, with mixed findings for perfectionistic strivings (PS) and perfectionistic concerns (PC). The meta-analysis found that perfectionistic strivings were positively related to sport performance (r+ = .21; CI = .15, .26), while perfectionistic concerns were unrelated (r+ = .03; CI = –.02, .08). Total unique effect revealed that, overall, perfectionism was positively associated with sport performance (TUE = .17; CI = .13, .22), with perfectionistic strivings being primarily responsible for the effect. Moderation analyses showed that the relationship between perfectionistic strivings and sport performance was stronger in older athletes. Evidence for a perfectionistic tipping point was also found showing that PS only predicts better performance when PC is low. We suggest that the interplay between PS and PC is key to understanding this relationship further.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».