The nature, incidence, impact and integration of spontaneous parapsychological experiences: an exploratory mixed methods research study
Notice bibliographique
Résumé
Anecdotal reports of paranormal experiences abound. In addition to the numerous books, films and media articles, there is a growing body of personal narratives which is readily accessed through online websites, blogs and chatrooms. By comparison, there is a paucity of documented research on spontaneous parapsychological phenomena in the academic literature. The current exploratory study sought to redress this imbalance by addressing the research problem: what types of paranormal phenomena do people spontaneously encounter, and are there unifying themes µi the reports of these experiences? This research followed the Mixed Methods Research model. Qualitative and quantitative data were gathered via an online survey instrument, which was written in English. Over three thousand (N=3194) self-selecting respondents completed the questionnaire and in total, 59 countries were represented. The majority of the paranormal experients were from the United States of America (N=l979), Australia (N=485), United Kingdom (N=252), and Canada (N=228). More women (62%) than men participated in the survey, and while the dominant age group was the 18-35 year olds (45%), this was closely followed by the 36-55 year olds (43%). The survey gathered information on ten categories of paranormal experience, namely deja vu, apparitions, near-death episodes, out-of-body experiences, psychokinesis, premonitions, auras, mediumship, reincarnation, and telepathy. The survey gathered statistical data on the type, frequency, and age at onset of each type of experience. Respondents were also invited to reflect on the possible causes and the personal impact of their own parapsychological 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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».