The Role of Emotional Intelligence in the Rehabilitation of the Former Prisoners of War
Notice bibliographique
Résumé
The emotional state of military personnel engaged in the extensive operations taking place in Ukraine is undoubtedly impacted. This especially applies to former prisoners of war (POWs) who have experienced mental and physical trauma. Optimizing their subjective well-being and life satisfaction can contribute to the development of emotional intelligence during the rehabilitation process. The purpose of the study is to identify the importance of emotional intelligence in enhancing the subjective well-being of former POWs. Methods. The following psychometric tests were used for diagnosis: EQ-Test, the Scale of subjective well-being, and Satisfaction with life scale (SWLS). During the statistical analysis, descriptive statistics and correlation analysis were utilized. Results. The study found that the subjects have low emotional intelligence (M=39.31, SD=12.85), low subjective well-being (M=50.19, SD=11.06), and an average level of life satisfaction (M= 17.05, SD=8.96). Correlation analysis established a direct relationship between emotional intelligence and subjective well-being (r=0.483, p≤0.01) and life satisfaction (r=0.723, p≤0.01). Conclusions. The study statistically confirmed that emotional intelligence is an essential factor in the process of rehabilitation of former prisoners of war, as it contributes to their attainment of subjective well-being and life satisfaction. This aids in reinstating the individual's psychological balance after captivity, enhances the medical and physical recuperation process of the body, and ensures full reintegration. Prospects. The obtained results contribute to the rehabilitation system of rehabilitation for former prisoners of war, as they elaborate a comprehensive emotional intelligence approach to ensure their subjective well-being and life satisfaction.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».