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Enregistrement W2513943193 · doi:10.6000/1927-5129.2016.12.53

Associations of Intellectual Ability with Emotional Intelligence, Academic Achievement and Aggression of Adolescents

2016· article· en· W2513943193 sur OpenAlexvenueno aff
Mehwish Mursaleen, Seema Munaf

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotional intelligencePsychologyAggressionAcademic achievementDevelopmental psychologyTest (biology)Intelligence quotientScale (ratio)Clinical psychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The current study examined the relationship of intellectual ability with emotional intelligence, academic achievement, and aggression of adolescents.Methods: Correlational design was utilized to study the relationship between these variables. Adolescent students (N=500, 50% boys & 50% girls, with the mean age of 15.01 years & SD of 1.11) were approached from different private schools and colleges of Karachi. To measure their intellectual ability, emotional intelligence, and aggression, Draw-A-Person Intellectual Ability Test for children, adolescents, and adults (DAP: IQ), Wong and Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS), and Aggression Questionnaire-Short Form (AQ-12) were administered. Their academic achievement was assessed through their percentage of most recent examination. Pearson product moment correlation coefficient was utilized to analyse the results.Results: Intellectual ability was significantly positively related with emotional intelligence and its domains i.e. Self-Emotional Appraisal, Others’ Emotional Appraisal, Use of Emotions, and Regulation of Emotions (p

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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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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