Relationships between family dysfunction, alexithymia, and low emotional intelligence among early adolescents in Tehran, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Considering the potential influences on emotional intelligence are important andbeneficial.If several factors are found to influence emotional intelligence, then individuals will able to find ways to enhance emotional intelligence and following lifelong success. In Iran, however, the study on relationship between family dysfunctioning, alexithymia with low emotional intelligence has received very little attention. Thus, the current research is essential and necessary. The main purpose of this study was to determine the relationships between family dysfunctioning,alexithymia and low emotional intelligence among early adolescents in Tehran-Iran.There were a total of 234 early adolescents (115 boys and 119 girls in Grades 2 and 3 of Guidance Schools of Tehran) participating in this study. They were identified using Multi-Stage Cluster sampling. Data were collected using self-administered questionnaire, namely, Background Characteristics questionnaire, Schutte’s (1998)Emotional Intelligence Scale, Rieffe’s Children’s Alexithymia Scale (2006), which are consistent with the original adult questionnaire for alexithymia (TAS-20), and Family Assessment Device (FAD), based on McMaster’s model.The findings of the present study highlighted the importance of early adolescent’s background in enhancing emotional intelligence. However, the contribution of family dysfunctioning in low emotional intelligence is indirect through alexithymia.The nature of the relationships between family dysfunctioning, alexithymia (as a mediator)and low emotional intelligence implied that emotional intelligence of early adolescents could be improved if families learn how to identify, express and manage their emotions since they can model healthy identification, expression and management of emotions in their early adolescents.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».