De invloed van perfectionisme op stress onder studenten
Notice bibliographique
Résumé
Nederlandse studenten lijken steeds meer last te hebben van psychische klachten waaronder stress. Daarnaast blijkt uit onderzoek dat studenten uit Amerika, Canada en de UK een stijging laten zien in perfectionisme. Dit is een zorgwekkende trend, aangezien perfectionisme samenhangt met verschillende psychische klachten. Of er ook sprake is van een hoog niveau aan perfectionisme onder Nederlandse studenten is niet bekend. Het huidige onderzoek heeft onderzocht of stress onder Nederlandse studenten verklaard zou kunnen worden door een hoog niveau aan perfectionisme. Perfectionisme bestaat volgens de literatuur uit drie dimensies: zelf-georiënteerd, ander-georiënteerd en sociaal voorgeschreven perfectionisme. Door middel van een cross-sectioneel onderzoek bestaande uit een vragenlijst afgenomen onder 134 hbo en wo-studenten, is er onderzocht of de drie dimensies van perfectionisme voorspellers zijn van het stressniveau van deze studenten. Uit de data-analyse blijkt dat een hoge score op zelf-georiënteerd en sociaal voorgeschreven perfectionisme samenhangt met meer stress. Een hoge score op ander-georiënteerd perfectionisme hangt daarentegen samen met minder stress. De invloed van deze dimensies perfectionisme op stress is hetzelfde voor mannelijke en vrouwelijke studenten. Een bewustzijn van deze dimensies van perfectionisme kan gebruikt worden om deze zelfkritische houding te verminderen en stress onder studenten hopelijk te verlagen.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».