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Enregistrement W4416620652 · doi:10.47974/jsms-1509

Empathy among management students : An assessment scale-based study of university students in Gujarat

2025· article· W4416620652 sur OpenAlexaboutno aff
Jayendra P. Siddhapura, Ranjana Dureja, Priyanka K Suchak

Notice bibliographique

RevueJournal of Statistics and Management Systems · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisPsychological resilienceReliability (semiconductor)Construct (python library)Emotional intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empathy refers to perceiving the emotional state of others, an essential soft skill yet missing among today’s generation. The present study investigates the significance of empathy among management students by evaluating the variables affecting empathy levels, exploring the factors influencing empathy scores and using the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) for selected universities in Gujarat. A structured questionnaire was administered to 482 university students between November 2024 and January 2025, collecting primary data. Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) were applied to assess construct validity, internal consistency, and test-retest reliability using the AMOS tool to ensure the robustness of the TEQ. The findings indicate that Leader Emotional Engagement (LEE) has a strong positive impact on Employee Dedication (ED). Emotional Awareness (EA) shows a moderate influence on Emotional Resilience (ER), while Employee Dedication (ED) exhibits a moderate-to-strong effect on ER. These results highlight the interconnected roles of leadership, emotional awareness and dedication in shaping workplace emotional resilience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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