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Enregistrement W7141950372 · doi:10.33545/26648903.2025.v7.i1a.160

Exploring the relationship between emotional intelligence and workplace performance: a cross-cultural study

2025· article· W7141950372 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Rossi, Giulia Ferri, Alessandro Conti, Elena Bianchi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology Research · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotional intelligenceThe Emotional Intelligence AppraisalSample (material)Scale (ratio)CognitionJob performance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A persistent problem in organizational psychology is understanding why some employees consistently outperform others who possess comparable technical skills and cognitive ability. Emotional intelligence the capacity to perceive, manage, and effectively use emotions in oneself and others has been proposed as a key differentiating factor, yet cross-cultural evidence remains fragmented. This research investigated the relationship between emotional intelligence and workplace performance across five culturally distinct professional populations drawn from Italy, Japan, Brazil, Nigeria, and Canada. A total of 412 mid-career professionals completed the Wong and Law Emotional Intelligence Scale alongside supervisor-rated performance evaluations at two Italian research institutions between September 2018 and March 2020. The sample included 214 males and 198 females aged 28 to 54 years. Results indicated a moderate positive correlation between total emotional intelligence scores and overall workplace performance (r = 0.43, p

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,604
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,004 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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