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Enregistrement W1495601904 · doi:10.1002/ase.1541

Does emotional intelligence change during medical school gross anatomy course? Correlations with students’ performance and team cohesion

2015· article· en· W1495601904 sur OpenAlexfundno aff
Michelle A. Holman, Samuel G. Porter, Wojciech Pawlina, Justin E. Juskewitch, Nirusha Lachman

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OttawaMayo Clinic
Mots-clésEmotional intelligenceCohesion (chemistry)PsychologyMedical educationAcademic achievementTest (biology)Medical schoolClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotional intelligence (EI) has been associated with increased academic achievement, but its impact on medical education is relatively unexplored. This study sought to evaluate change in EI, performance outcomes, and team cohesion within a team-based medical school anatomy course. Forty-two medical students completed a pre-course and post-course Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test (SSEIT). Individual EI scores were then compared with composite course performance grade and team cohesion survey results. Mean pre-course EI score was 140.3 out of a possible 160. During the course, mean individual EI scores did not change significantly (P = 0.17) and no correlation between EI scores and academic performance was noted (P = 0.31). In addition, EI did not correlate with team cohesion (P = 0.16). While business has found significant utility for EI in increasing performance and productivity, its role in medical education is still uncertain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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