The Relationship Between Salesmen’s Emotional Intelligence and Sales Skills in In-Person Sales (Case Study: Salesmen of Commercial Complexes in the Third Municipality District of Bandar Abbas City)
Notice bibliographique
Résumé
The research statistical population was unlimited and included all salesmen in the stores of four large and famous commercial complexes in the Bandar Abbas City at Hormozgan Province/Iran during four months leading up to July 2019. Based on the research theoretical framework, the salesmen’s emotional intelligence is an independent variable, their demographic characteristics are a mediating variable, and in-person sales skills are a dependent variable. The data collection tool was Schering’s standardized emotional intelligence questionnaire and Basir et al.’s standardized sales skills questionnaire which was distributed among the salesmen in the real environment of the commercial complexes. Data analysis was performed under two broad categories of descriptive and inferential statistics. Pearson’s statistical test was used to determine the correlation between the variables and testing the research hypotheses. In addition, the partial correlation test was used to examine the moderating role of demographic variables on the relationship between salesmen’s emotional intelligence and their sales skills. All statistical analysis was performed by using SPSS v.22.0. The research results show that there is a direct and significant relationship between all components of emotional intelligence (self-awareness, self-management, self-motivation, social awareness and social skills) and in-person sales skills. Furthermore, it was found that the demographic variables were not modulated relationship between emotional intelligence and in-person sales skills of salesmen.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».