如何保持第一张图中的p值，同时仍然显示第二张图中显示的科学恒星？
这是一个模型：

m1 <- lm(behavior_program ~ Consistent + Social_Norms_SOB + Egoistic_SOB + Altruistic_SOB + Dislike + Change_Values + Judge + Judge_Gap, df_treat)

当我不包括p.style = "scientific_stars"命令时，p值显示如下：

library(sjPlot)

tab_model(m1, 
          show.se = TRUE, 
          show.ci = 0.95, 
          p.threshold = c(0.05, 0.01, 0.001), 
          emph.p = FALSE)

当我包含p.style = "scientific_stars"命令时，p值显示如下：

tab_model(m1, 
          show.se = TRUE, 
          show.ci = 0.95, 
          p.threshold = c(0.05, 0.01, 0.001), 
          emph.p = FALSE,
          p.style = "scientific_stars")

当在R中使用tab_model()时，如何更改p值列中显示的小数位数，同时仍保留科学星？
样本数据：

structure(list(behavior_program = c(5, 5, 5, 3, 3, 5, 6, 7, 5, 
6, 7, 3, 6, 4, 5, 6, 2, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 2, 2, 5, 5, 5, 1, 5, 
1, 5, 1, 4, 2, 6, 6, 7, 6, 5, 5, 6, 5, 1, 4, 1, 6, 7, 6, 6, 3, 
4, 2, 6, 7, 6, 1, 1, 2, 2, 5, 4, 6, 3, 2, 5, 6, 1, 6, 2, 5, 3, 
2, 3, 5, 1, 2, 1, 5, 4, 5, 3, 5, 5, 5, 5, 4, 6, 2, 7, 5, 2, 5, 
4, 1, 7, 2, 2, 5, 6), Consistent = c(1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 
1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 
0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 
0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 
1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 
1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1), Social_Norms_SOB = c(6.25, 4, 5.25, 
2.75, 4.5, 4.25, 2.5, 6.25, 5, 6.5, 5.25, 2.25, 5.5, 4.5, 5.5, 
5.75, 3, 4.5, 5.75, 6.5, 4.5, 5.25, 5, 4.25, 2, 3.75, 5.5, 4.5, 
6.5, 7, 1, 4, 3, 4.25, 4, 5.25, 4.25, 4.75, 4.5, 3.75, 7, 2, 
5.5, 4, 5.25, 7, 7, 3.5, 4, 4.75, 4.75, 3, 6.5, 4.25, 3, 5.25, 
1.25, 4.25, 5.25, 4.5, 4.5, 2.75, 5.75, 4.5, 5, 4.75, 6.25, 5.75, 
6.25, 6, 5, 5.75, 4.5, 5, 4.5, 3, 2.5, 2.75, 6, 4, 5, 5, 3.75, 
5.75, 3.75, 4, 4.75, 5.75, 3, 5, 4.75, 6.5, 6.5, 4.75, 1.25, 
4, 4.75, 5, 3.75, 5.25), Egoistic_SOB = c(3.5, 6, 6, 3.75, 4.75, 
5.25, 7, 7, 4.75, 6.25, 5.5, 4, 5.5, 5, 3.75, 5.75, 3.5, 4.5, 
6.75, 6.75, 4, 6.25, 7, 2.25, 2, 4.5, 7, 3.5, 2.25, 7, 1.75, 
3.5, 4.75, 4.25, 3, 7, 6.5, 7, 7, 2.5, 7, 2, 6.5, 4, 4.5, 7, 
7, 4, 5.75, 5, 5.75, 4, 6.25, 6.75, 4, 6, 1.5, 5.25, 5.25, 4.25, 
5.75, 1, 6.5, 5, 6, 6.25, 6.25, 6.75, 6.75, 5.75, 6.75, 5.25, 
4.25, 5, 4.5, 6, 4, 4.25, 5.25, 4, 5.25, 4.75, 2.5, 6, 6.75, 
5, 5, 5.75, 5.75, 6, 4.25, 7, 7, 4.75, 5.5, 4.25, 2.75, 5, 4.25, 
7), Altruistic_SOB = c(6.66666666666667, 6, 6.66666666666667, 
3.33333333333333, 5.66666666666667, 4, 7, 7, 6, 6, 6.33333333333333, 
3.33333333333333, 5, 4.66666666666667, 5.33333333333333, 6, 3.33333333333333, 
4.33333333333333, 7, 7, 4.33333333333333, 6.66666666666667, 5.66666666666667, 
3.33333333333333, 2, 5, 7, 4, 3.66666666666667, 7, 1.66666666666667, 
4, 4.33333333333333, 5, 3.66666666666667, 7, 5.66666666666667, 
7, 5, 3.33333333333333, 7, 2, 6.33333333333333, 4, 6.33333333333333, 
7, 7, 4, 4.66666666666667, 6, 6, 4, 6, 5.66666666666667, 3.33333333333333, 
6, 1, 4.33333333333333, 4.66666666666667, 5, 5.66666666666667, 
1, 6.33333333333333, 5, 6, 6, 7, 5.33333333333333, 5.66666666666667, 
6, 7, 5.66666666666667, 4.33333333333333, 5, 7, 5.33333333333333, 
3.33333333333333, 3, 5, 4, 6.66666666666667, 5, 3.33333333333333, 
6, 3.66666666666667, 5, 5.66666666666667, 5.66666666666667, 5.66666666666667, 
6.66666666666667, 4.33333333333333, 7, 7, 3.66666666666667, 2.66666666666667, 
4.33333333333333, 3.66666666666667, 5.33333333333333, 4.33333333333333, 
7), Dislike = c(4.33333333333333, 5.33333333333333, 4.33333333333333, 
2.66666666666667, 4, 2.66666666666667, 1.33333333333333, 2, 3, 
3, 1.33333333333333, 4.66666666666667, 4, 4, 3.66666666666667, 
5.33333333333333, 5.33333333333333, 4, 3, 2, 4, 1.33333333333333, 
2.66666666666667, 6, 5, 2, 4, 5.33333333333333, 7, 2.66666666666667, 
6, 2.66666666666667, 5.33333333333333, 4.33333333333333, 4.66666666666667, 
1.33333333333333, 1.66666666666667, 2, 2.66666666666667, 4.33333333333333, 
1, 6, 4.33333333333333, 5, 4.33333333333333, 5, 4, 3.33333333333333, 
2, 2.33333333333333, 5.33333333333333, 4.66666666666667, 1.66666666666667, 
2, 5, 2.33333333333333, 6, 3.33333333333333, 5.33333333333333, 
3.66666666666667, 2, 7, 3, 3.66666666666667, 3.66666666666667, 
2, 2.33333333333333, 7, 1.33333333333333, 2, 1.66666666666667, 
3, 6, 3.33333333333333, 1.66666666666667, 3, 5, 6.33333333333333, 
3.33333333333333, 2.33333333333333, 3, 3, 4.33333333333333, 2.33333333333333, 
2.33333333333333, 2.66666666666667, 6, 3.66666666666667, 3, 1.33333333333333, 
4.66666666666667, 1, 2, 4, 3, 1.33333333333333, 3.66666666666667, 
4, 3.66666666666667, 2), Change_Values = c(3.5, 4, 5, 4.5, 4, 
3.5, 4, 4, 5, 4.5, 3.5, 4, 4, 4, 3.5, 4, 4.5, 5.5, 5, 3.5, 4.5, 
3.5, 3, 3, 4, 5, 5.5, 4, 4, 4, 3.5, 4, 4.5, 2, 4, 4, 4.5, 1, 
4, 3, 1, 4, 4, 4, 3.5, 4, 3, 4, 2.5, 3, 3, 3.5, 4, 2.5, 3, 4, 
5.5, 6, 3.5, 4, 3.5, 3.5, 2.5, 4, 4, 3.5, 4.5, 5.5, 4, 4, 4, 
4.5, 2.5, 4, 3.5, 4, 3, 6, 4.5, 2.5, 4, 3.5, 3, 4, 2, 4.5, 5, 
6, 3.5, 4, 4, 2.5, 3.5, 2.5, 4, 4.5, 4.5, 5, 3.5, 3.5), Judge = c(3, 
5, 4, 4, 1, 5, 3, 3, 3, 5, 1, 3, 5, 4, 4, 6, 4, 4, 5, 2, 4, 2, 
2, 4, 3, 5, 7, 3, 6, 3, 1, 3, 1, 3, 2, 1, 4, 1, 1, 3, 7, 4, 2, 
1, 1, 7, 1, 1, 4, 2, 4, 2, 1, 2, 1, 4, 4, 6, 2, 2, 1, 1, 5, 2, 
4, 5, 4, 6, 6, 1, 3, 4, 4, 4, 2, 4, 1, 1, 3, 1, 2, 4, 3, 5, 1, 
2, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 1, 1, 3, 5, 6, 1, 1), Judge_Gap = c(4, 
5, 2, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 5, 4, 4, 2, 4, 3, 3, 4, 5, 5, 3, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 6, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 7, 4, 4, 
4, 4, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 7, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 6, 4, 
4, 5, 5, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 6, 4, 4, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 5, 4, 
4, 4, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4)), row.names = c(NA, 
-100L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))