Structural and Predictive Properties of the Emotional Quotient Inventory Youth Version–Short Form (EQ-i:YV[S])
Notice bibliographique
Résumé
Emotional intelligence (EI) is a popular construct with concentrated areas of application in education and health contexts. There is a need for reliable and valid measurement of EI in young people, with brief yet sensitive measures of the construct preferable for use in time-limited settings. However, the proliferation of EI measures has often outpaced rigorous psychometric evaluation (Gignac, 2009 Gignac, G. E. (2009). Psychometrics and the measurement of emotional intelligence. In C. Stough, D. H. Saklofske, & J. D. A. Parker (Eds.), Assessing emotional intelligence: Theory, research and applications (pp. 9–40). New York, NY: Springer.[Crossref] , [Google Scholar]). Using data from 849 adolescents (407 females, 422 males) aged 11 to 16 years (M age 13.4, SD = 1.2 years), this article systematically examines the structural and predictive properties of a frequently employed measure of adolescent trait EI—the Emotional Quotient Inventory Youth Version–Short Form (EQ-i:YV[S]); Bar-On & Parker, 2000 Bar-On, R., & Parker, J. D. (2000). BarOn Emotional Quotient Inventory: Youth Version—Technical manual. Toronto, Canada: Multi-Health Systems. [Google Scholar]). Although the intended multidimensional factor structure was recovered through confirmatory factor analysis, the statistical and conceptual coherency of the underlying model was inadequate. Using a multitrait–multimethod approach, the EQ-i:YV(S) was found to converge with other measures of EI; however, evidence for divergent validity (Big Five personality dimensions) was less robust. Predictive utility for adolescent mental health outcomes (depression, disruptive behavior) was also limited. Findings suggest that use of the EQ-i:YV(S) for predictive or evaluative purposes should be avoided until refinements to the scale are made.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».