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Enregistrement W4384206852 · doi:10.12688/f1000research.134481.1

The Noetic Signature Inventory: 12-Factor Confirmatory Analysis

2023· preprint· en· W4384206852 sur OpenAlexaboutno aff
Helané Wahbeh, Michael Kriegsman

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfirmatory factor analysisStatisticPsychologyStructural equation modelingDemographyMedicineStatisticsClinical psychologyMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p>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. </ns4:p><ns4:p> Methods In a cross-sectional study, 1,752 participants completed demographic information and the NSI. Confirmatory Factor Analysis was conducted on the collected data. </ns4:p><ns4:p> 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 &lt; .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. </ns4:p><ns4:p> 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.</ns4: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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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