Emotional-Social Intelligence in Health Science Students and its Relation to Leadership, Caring and Moral Judgment
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this study were to describe and compare the emotional-social intelligence (ESI) of students in nursing, physical therapy and health science programs, and to determine the relationship between ESI and each of leadership, caring and moral judgment. Subjects were 154 students from nursing, physical therapy and bachelor of health science (BHSc) programs in a Canadian university and a physical therapy program in an American college. Data were collected by means of self-report measures of ESI, leadership, caring, and moral judgment. The measures included the Bar-On Emotional Quotient Inventory Short (EQ-i:S), the Self-Assessment Leadership Inventory (SALI), the Caring Ability Inventory (CAI), the Caring Dimensions Inventory - 35 (CDI-35) [for nursing only] and the Defining Issues Test (DIT-2) [for physical therapy and BHSc only]. One-way analyses of variance (ANOVA ) revealed no differences between groups for the EQ-i:S, SALI, or DIT-2. There were significant differences for the Courage subscale of the CAI between students in the American physical therapy program and in the Canadian nursing program (p=.025). Pearson correlation coefficients were significant for EQ-i:S and each of SALI (r=.53), CAI-Knowledge (r=.59) and CAI-Courage (r=.60). The EQ-i:S scores were not related to the CDI (r=.15) or the DIT-2 (r=-.06). The results of this study confirmed the positive relationship between ESI and leadership and suggested that ESI may be an important construct in caring. There were no major differences between students in different health science programs, and ESI was not related to moral judgment.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».