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Enregistrement W2436698650 · doi:10.1177/0734282916653901

New Reliability and Validity Evidence of the Emotional Intelligence Scale

2016· article· en· W2436698650 sur OpenAlexaff
Karen C. H. Zhoc, Johnson C.-H. Li, Beverley Webster

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisContext (archaeology)Emotional intelligenceScale (ratio)ConceptualizationDiscriminant validityClinical psychologyPsychometricsStructural equation modelingDevelopmental psychologyInternal consistencyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotional Intelligence Scale (EIS) is a popular EI measure. Yet, it has been criticized for an unclear factor structure, and its psychometric properties were mainly examined in the Western context. This study was to evaluate its psychometric properties based on 1,724 Hong Kong undergraduate students, including its (a) factor structure, (b) internal consistency, and (c) criterion validity. We compared different factor structures reported in the literature. The confirmatory factor analysis (CFA) results supported a six-factor structure, which is tallied with Salovey and Mayer’s EI conceptualization. A multigroup CFA also rendered the structure as gender invariant. The scale was internally consistent with high McDonald’s omega coefficients. Significant association between EI and grade point average (GPA) was revealed in the faculties with people-oriented studies. Furthermore, EI was correlated with social, cognitive, and self-growth outcomes and satisfaction of university experience. The study contributes to clarify the factor structure and provides new reliability and validity evidence of the EIS in the Eastern context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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