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Enregistrement W7084110358 · doi:10.6084/m9.figshare.30113386.v1

The Noetic Signature Inventory: 12-Factor Confirmatory Factor Analysis

2025· article· en· W7084110358 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfirmatory factor analysisStructural equation modelingIntuitionSignature (topology)Factor analysisMeasurement invariance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disclaimer: This manuscript is a preprint and has not yet been peer reviewed. The findings, interpretations, and conclusions presented here are subject to revision based on peer review. Readers are encouraged to view this version as a work in progress and to consult the final published version once available.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, 2,415 participants completed demographic information and the NSI. The collected data were then subjected to a confirmatory factor analysis (CFA). Results: Participants were 51.7 ± 15.0 years old with 16.7 ± 3.3 years of education. They hailed from 76 countries, although most were from the United States, the United Kingdom, and Canada. The CFA results for the 12-factor model were as follows: χ²(836) = 3962.74, p < .001, CFI = 0.981, TLI = 0.979, RMSEA = 0.039 (90% CI = 0.039–0.041), and SRMR = 0.048. All 44 items had factor loadings above the 0.50 cutoff, ranging from 0.86 to 1.83 (M = 1.12). These values represent a very good model fit to the data, as commonly reported fit statistics indicate. Conclusions: The 12-factor structure of the NSI was confirmed with excellent fit indices, supporting its potential as a valid and reliable tool for assessing noetic characteristics. Nonetheless, limitations remain, and further research is needed to confirm and extend the findings in diverse populations and settings. The results contribute to our understanding of the multidimensionality of noetic 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 methods to deepen understanding of inner knowing experiences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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