The Relationship between the Emotional Intelligence and Reading Comprehension of Iranian EFL Impulsive vs. Reflective Students
Notice bibliographique
Résumé
<p>The present article aimed at investigating the relationship between the emotional intelligence and reading comprehension of Iranian EFL impulsive and reflective students. To do so, 121 students based on a PET test were selected. Then, they answered a translated version of emotional intelligence and did a reading comprehension test. Later, they filled out impulsiveness questionnaire reflectiveness questionnaire. The results of these questionnaires and the reading test were compared. The first finding of the research revealed that there was a significant relationship between Iranian EFL learners’ emotional intelligence and their reading comprehension. Based on the next result, it was concluded that there was significant relationship between impulsive Iranian EFL learners’ emotional intelligence and their reading comprehension. On the other hand, there wasn’t such relationship between reflective Iranian EFL learners’ emotional intelligence and their reading comprehension. The last finding indicated that the Iranian impulsive EFL female students who possessed more degrees of emotional intelligence outperformed reflective students on reading comprehension. The findings of the research could be employed by EFL teachers, educational researchers, and English learners in an attempt to develop a more learner-centered method of second language reading comprehension.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».