Toward a brief multidimensional assessment of emotional intelligence: Psychometric properties of the Emotional Quotient Inventory—Short Form.
Notice bibliographique
Résumé
Although several brief instruments are available for the emotional intelligence (EI) construct, their conceptual coverage tends to be quite limited. One notable exception is the short form of the Emotional Quotient Inventory (EQ-i:S), which measures multiple EI dimensions in addition to a global EI index. Despite the unique advantage offered by the inventory, psychometric properties of the EQ-i:S scores have not yet been systematically evaluated. Such an evaluation was the main goal of the present investigation. Using data from 2,508 undergraduates, the authors conducted 2 studies involving factor structure, internal reliability, 6-month temporal stability, and construct validity of the EQ-i:S responses, both for the total EQ scale and for each constituent dimension. The results supported the multidimensional measurement structure of the EQ-i:S, with each dimension producing internally consistent, temporally stable, and theoretically meaningful responses. Scores on the EQ-i:S were associated more strongly with performance on an ability test of EI and with a conceptually similar construct of alexithymia than with the broader dimensions of basic personality and explained nontrivial amounts of incremental variance in the criterion symptoms of attention deficit/hyperactivity disorder. Moreover, scores on each EQ-i:S dimension exhibited unique patterns of associations with the validation variables. The discussion highlights the advantages of the multidimensional approach in the assessment and study of EI.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».