Moderating effect of trait emotional intelligence on the relationship between parental nurturance and prosocial behaviour
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research on the moderating role of trait emotional intelligence (EI) has typically examined this construct in light of other risk factors and their detrimental effects on adolescents' outcomes. This study aims to expand this line of research by focusing on the enhancing effect of trait EI and its moderating effects on the relationship between parental nurturance and adolescents' prosocial behaviour. According to such view, higher trait EI was expected to enhance the positive effect of parental nurturance on adolescents' prosocial behaviour. METHOD: A nationally representative sample of 1850 Canadian adolescents completed self-reported ratings of trait EI and parenting at 10-12 years of age which were related to prosocial behaviour at 14-16 years. RESULTS: Findings indicated that, after controlling for previous ratings of prosocial behaviour at age 10-12, child's age and sex, adolescents with high trait EI who were exposed to positive rearing experiences in early adolescence reported higher levels of prosocial behaviour two years later compared to respondents with either low or average scores on trait EI. CONCLUSION: In line with our prediction, these results confirm the enhancing the effects of trait EI on the relationship between parental nurturance and future development of prosocial behaviour. These findings have important implications in regard to the important role of trait EI in predicting variation of adolescents' prosocial behaviour in response to positive parental influences.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».