Perfectionnisme et anxiété de performance chez les étudiants universitaires
Bibliographic record
Abstract
La route vers le diplôme convoité est pavée de défis et de contraintes qui peuvent interférer avec le bien-être psychologique et le rendement scolaire des étudiants universitaires en exacerbant certaines caractéristiques personnelles. Notamment, plusieurs étudiants se fixent des normes de performance quasi inatteignables qui s’accompagnent, dans certains cas, d’anxiété. Aussi, cette revue systématique des études empiriques vise l’approfondissement de la relation entre le perfectionnisme et l’anxiété d’examen chez la population étudiante universitaire. Pour ce faire, les bases de données ERIC, PubMed, PsycArticles, PsycINFO et ProQuest Dissertations & Theses ont été utilisées pour la recherche d’études empiriques de langues françaises ou anglaises, publiées ou non entre 1950 et 2011 inclusivement. Sept articles ont été retenus. Les résultats obtenus convergent massivement vers l’interprétation que le perfectionnisme orienté vers soi n’est pas lié significativement à l’anxiété d’examen, alors que le perfectionnisme prescrit par autrui l’est positivement. Néanmoins, des nuances sont apportées afin d’avoir une image plus réaliste de la façon dont ce lien s’exprime en milieu universitaire, microcosme d’une société compétitive où la performance est non seulement fortement encouragée, mais exigée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".