Comprehensive meta-analysis of emotional intelligence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emotional intelligence refers to an individual's awareness of their emotions and their ability to effectively regulate them. Emotional intelligence also encompasses the ability to empathize with and establish meaningful relationships with others. OBJECTIVE: In this study, a comprehensive meta-analysis approach was employed to investigate the relationships between emotional intelligence and various factors including social support, organizational aspects, satisfaction, and stressors. METHODS: Moreover, the extent to which emotional intelligence influenced these factors was investigated and analyzed through meta-analysis. RESULTS: A data analysis revealed that emotional intelligence correlated positively with social support, organizational aspects, and satisfaction and negatively with stressors. CONCLUSIONS: These results suggest that organizations should adopt management strategies for enhancing the emotional intelligence of their employees, thereby strengthening their social support systems and their organizational cohesion and efficiency. To achieve this, organizations are advised to implement reasonable management systems and emotional management education and training to enable employees to effectively manage their emotions and understand the emotions of others. Subsequently, the job and life satisfaction of the employees can be enhanced and the negative effects of stressors can be mitigated.
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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 | 0,020 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».