Reviewing Emotional Intelligence Levels and Time Management Skills among Students of School of Physical Education and Sports
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at exploring emotional intelligence levels and time management skills of students of school of physical education and sports (SPES) and assessing their emotional intelligence levels and time management skills in terms of some variables. 309 students who studied at SPES of Erciyes University during the 2017-2018 academic year participated in the study that was designed in screening model. In order to determine participant students’ emotional intelligence levels and time management skills; “Schutte Emotional Intelligence Scale”—Turkish adaptation of which was performed by Tatar, Tok, & Saltukoglu (2011) and Time Management Inventory—Turkish adaptation of which was performed by Alay & Kocak (2002) were used as data collection tools. In the study; Mann-Whitney U Test and Independent-Samples T Test were employed for paired comparisons while One Way Anova and Kruskal Wallis Test were used for multiple comparisons. For measurement of correlations, Pearson Correlation Analysis technique was used. According to study results, emotional intelligence levels and time management skills of students of school of physical education and sports were at “moderate level”. Students’ emotional intelligence levels differed significantly in terms of sex, academic grades and academic departments but not in terms of type of high school, sportive branch and age. Students’ time management skills did not change considerably in terms of age, sex, sportive branch, type of high school, academic grades and academic departments. Moreover, a positive and significant correlation existed between students’ emotional intelligence levels and time management skills.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».