Factor structures of the Korean version of the Need for Cognition Scale Short Form (K-NfC-S) among Korean older adults
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study examined the factor structure of the short-form Korean version of the Need for Cognition Scale (K-NfC-S) among older adults in South Korea.Method Drawn from the 2020 Korean Media Panel Study, a total of 2,281 adults aged 65 years and older were analysed. We measured the need for cognition using the 15-item K-NfC-S. The sample was randomly assigned to distinguish between Sample 1 (n = 1,117) for exploratory factor analysis (EFA) and Sample 2 (n = 1,164) for confirmatory factor analysis (CFA). We conducted EFA and CFA using SPSS version 26.0 and AMOS 26.Results EFA results showed that the K-NfC-S demonstrated a two-factor structure of positively and negatively phrased items. However, CFA results revealed that both the one-factor model with correlated uniqueness among positively phrased items (TLI = 0.945, CFI = 0.972, RMSEA = 0.051) and the one-factor model with only positively phrased items (TLI = 0.924, CFI = 0.939, RMSEA = 0.072) exhibited good fit.Conclusion The findings suggest that method effects may influence the factor structure of the K-NfC-S among older adults. This study highlights the importance of using appropriate methodological approaches for measuring the need for cognition, with implications for future research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».