Emotional intelligence : an investigation of discriminant and concurrent validity / Andrea Kohan.
Notice bibliographique
Résumé
Emotional intelligence (El) is a popularized concept, but one also being \nempirically examined for its validity as a construct of intelligence. Research has focused on determining its status as a unique ability that is distinct from personality and associated with adaptability. Data thus far equivocally support the conceptualization of El as an aspect of intelligence, and point to limitations of selfreport measures designed to assess it The purpose of this study was to contribute information to the area by examining the discriminant and concurrent validity of two \nrelatively new self-report measures of El. Specifically, the Emotional Quotient Inventory (EQi; Bar-On, 1997a) and the Emotional Intelligence Scale (EIS; Schutte et al., 1998) were examined in relation to the five-factor model (FFM) of personality and burnout, an index of response to demands in the workplace. University students, police officers and retail managers completed the El and personality measures, and the two types of workers also completed self-report measures of potential work demands, work resources, and burnout. Factor solutions revealed a lack of independence between El measures and FFM domains, except for two EIS factors, which corresponded to two theoretical aspects of El: emotional appraisal and emotional utilization. Concurrent analyses showed that El played a minimal moderating role in the experience of burnout. Collectively, the data provide controvertible evidence for the existence of unique EIS factors, but highlight the merit of further inquiry using these two measures of El. Other findings lent support to the \nimportance of (1) work demands to burnout over and above personality, (2) the mediating effects of cynicism in the experience of burnout, and (3) considering workers? perceptions of the organization as resources against burnout
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».