Perfectionism, excellencism, and impostor feelings: a meta-analysis and two studies on the moderating role of research productivity in graduate students
Notice bibliographique
Résumé
Previous research examining the link between perfectionistic standards and impostor feelings has yielded mixed results. Responding to recent recommendations to distinguish between the pursuit of high standards (excellencism) and perfectionistic standards (perfectionism), this research reexamined these relationships across three studies. Study 1, a meta-analysis (k = 20), found that proxy measures of perfectionism (e.g. self-oriented perfectionism) but not proxy measures of excellencism (e.g. high standards) were significantly associated with impostor feelings. Study 2, conducted with graduate students (N = 372), revealed that perfection strivers experienced more impostor feelings than excellence strivers when dissatisfied with their research productivity. Study 3 (N = 388) replicated these findings with a measure of annual research productivity and relied on three hypothetical feedback scenarios to explore how perfection and excellence strivers react during the peer review process. Results showed that perfection strivers experienced higher impostor feelings than excellence strivers when research productivity is low and during hypothetical scenarios of receiving positive and mixed feedback. Our findings suggest that pursuing perfection beyond excellence is detrimental, as it heightens impostor feelings in graduate students when they fail to meet their idealized standards.
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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 | 0,024 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».