Measuring emotional intelligence with the MSCEIT 2: theory, rationale, and initial findings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The model of emotional intelligence as an ability has evolved since its introduction 35 years ago. The revised model includes that emotional intelligence (EI) is a broad intelligence within the Cattell-Horn-Carroll (CHC) model of intelligence, and that more areas of problem solving are involved than originally detailed. An argument is made here that veridical scoring of EI test responses is a sound procedure relative to scoring keys based on expert consensus or a single emotion theory. To the degree that EI fits present-day theories of intelligence (i.e., the CHC model), any subsidiary factors of EI reasoning should correlate highly with one another. These and other considerations led to a revision of the original Mayer-Salovey-Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT) to the MSCEIT 2. Methods The MSCEIT 2 was developed and tested across 5 studies: Two preliminary studies concerned, first, the viability of new item sets (Study 1, N = 43) and, in Study 2 ( N = 8), the development of a veridical scoring key for each test item with the assistance of Ph.D. area experts. Next, a pilot study (Study 3, N = 523) and a normative study (Study 4, N = 3,000) each focused on the test’s item performance and factor structure, including whether a four-domain model continued to fit the data in a manner consistent with a cohesive broad intelligence. Study 5 ( N = 221) examined the relation between the original and revised tests. Results The studies provide evidence for factor-supported subscale scores, and good reliability at the overall test level, with acceptable reliabilities for 3 of the 4 subscale scores, and adequate measurement precision across the range of most test-takers’ abilities. Discussion Overall, the MSCEIT 2 used updated theory to guide its construction and development. Its test scores fit the CHC model, and correlate with the original MSCEIT. The revised test is 33% shorter than the original.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».