Longitudinal assessment of trait emotional intelligence: Measurement invariance and construct continuity from late childhood to adolescence.
Notice bibliographique
Résumé
Amid the growing efforts to promote positive youth development, trait emotional intelligence (TEI) has emerged as an important protective factor in the processes of resilience and adaptation. The inclusion of a brief form of the Emotional Quotient Inventory-Youth Version (EQi:YV-Brief) in the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY) presents a unique opportunity to study the developmental dynamics of TEI during the transition from childhood to adolescence. However, before drawing any inferences about construct continuity and change, researchers must establish that the EQi:YV-Brief functions equivalently over time. This study tested configural, metric, scalar, and residual measurement invariance of the EQi:YV-Brief over a 6-year period from late childhood (age 10-11) to adolescence (age 16-17). Longitudinal mean and covariance structures models were fitted to the data from 773 NLSCY participants (51% girls) who completed the EQi:YV-Brief at 4 biennial cycles. Three of the 4 EQi:YV-Brief subscales were found to be fully invariant at ages 12-13 through 17-18 and partially invariant at age 10-11. Controlling for partial noninvariance, we also investigated patterns of rank-order stability and mean-level change in TEI. These exploratory analyses showed that individual differences in TEI became increasingly more stable with age and that changes in mean TEI levels followed a complex nonlinear pattern over time. The results supported the longitudinal utility of 3 of the 4 EQi:YV-Brief subscales used in the NLSCY, supporting their further use in research on the developmental dynamics of TEI.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».