Unraveling the Multifaceted Nature of Intelligence: A Correlated Factor Model Approach Grounded in PASS Theory
Notice bibliographique
Résumé
Intelligence, a subject of profound interest within psychology, has seen extensive exploration of its psychological and psychometric foundations. This study delves into the multifaceted nature of intelligence, using structural equation modeling techniques to examine theory-driven conceptualizations of the construct. We tested several models, including unidimensional, correlated, higher-order, and bifactor symmetrical and asymmetrical models. To enhance the reliability and generalizability of the findings, we used a large and diverse cohort based on the Planning, Attention, Simultaneous, Successive (PASS) theory and the Cognitive Assessment System 2 (CAS2), which was standardized in the United States. Results showed that the correlated factor model, which reflects relationships among cognitive domains, offers the most fitting representation of intelligence. This outcome aligns with the PASS theory's theoretical foundations, emphasizing intelligence's multifaceted nature. Also, our exploration of cultural relevance invariance underscores the importance of considering demographic-related differences in cognitive processes. By endorsing a correlated factor model, our study encourages a subtle understanding of intelligence that acknowledges the diversity and interconnectedness of cognitive processes, with potential implications for education and clinical assessment practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».