Investigation of the Relationship Between the Sports Status of Secondary School Students and Their Emotional Intelligence Levels
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate the sports status and emotional intelligence levels of secondary school students. 1027 secondary school students participated in the research. As a data collection tool in the research; personal information form, parent consent form and voluntary consent form were used. In measuring the emotional intelligence levels of students, a 60-item measurement tool developed by Bar-on, applicable to children and adolescents was used, and the scale was adapted to Turkish by Köksal (2007). Descriptive statistics, ANOVA and t-test techniques were used in the analysis of the data. As a result of the analyses, there was a statistically significant difference in interpersonal, adaptability and positive effect (p < 0.05) of the emotional intelligence sub-dimensions and the gender variable. When the emotional intelligence levels of the students were analyzed according to the variable of sports status, a significant difference was observed in the adaptability dimension and in the total score of emotional intelligence in favor of those who exercise sports (p < 0.05). When the emotional intelligence levels of the students were examined according to the class level variable, there were significant differences in the total score of emotional intelligence, stress management and adaptability (p < 0.05). Moreover, in the examination of the emotional intelligence levels of the students according to their mother’s education levels, a significant difference was found only in the adaptability dimension (p < 0.05). For their father’s education levels, there was a significant difference in the interpersonal and the adaptability dimensions (p < 0.05).
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».