Fighting for Intelligence: A Brief Overview of the Academic Work of John L. Horn
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
John L. Horn (1928–2006) was a pioneer in multivariate thinking and the application of multivariate methods to research on intelligence and personality. His key works on individual differences in the methodological areas of factor analysis and the substantive areas of cognition are reviewed here. John was also our mentor, teacher, colleague, and friend. We overview John Horn's main contributions to the field of intelligence by highlighting 3 issues about his methods of factor analysis and 3 of his substantive debates about intelligence. We first focus on Horn's methodological demonstrations describing (a) the many uses of simulated random variables in exploratory factor analysis; (b) the exploratory uses of confirmatory factor analysis; and (c) the key differences between states, traits, and trait-changes. On a substantive basis, John believed that there were important individual differences among people in terms of cognition and personality. These sentiments led to his intellectual battles about (d) Spearman's g theory of a unitary intelligence, (e) Guilford's multifaceted model of intelligence, and (f) the Schaie and Baltes approach to defining the lack of decline of intelligence earlier in the life span. We conclude with a summary of John Horn's unique approaches to dealing with common issues.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle