The Noetic Signature Inventory: 12-Factor Confirmatory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The Noetic Signature Inventory (NSI) is a 44-item self-report questionnaire that evaluates people’s experiences of intuition or inner knowing. Previous research developing and validating the measure demonstrated its validity and reliability, and a 12-factor model describing the variability of noetic experiences was found. This current study aims to confirm this factor model in a new population. Methods In a cross-sectional study, 1,752 participants completed demographic information and the NSI. Confirmatory Factor Analysis was conducted on the collected data. Results Participants were 49.3 ± 14.8 years old with 16.6 ± 3.4 years of education. They hailed from 62 countries although most were from the United States, United Kingdom and Canada. The CFA results for the 12-factor model were as follows: the chi square statistic equaled 2866.65 with 836 degrees of freedom and p < .001. The model diagnostics demonstrated a very good model fit to the data. All 44 items had factor loadings above the 0.5 cutoff, ranging from 0.58 to 0.77, with an average factor loading of 0.71. Conclusions The 12-factor structure of the NSI was confirmed, supporting its potential as a valid and reliable tool for assessing noetic characteristics. However, there are limitations to consider, and further research is needed to confirm and extend the findings in diverse populations and settings. The findings contribute to our understanding of the multidimensionality of these phenomena. Future research could build upon these findings by replicating the factor structure of the NSI in other populations, incorporating objective measures, conducting longitudinal studies, exploring underlying mechanisms, and using qualitative research methods to gain a deeper understanding of inner knowing experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».