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Enregistrement W1943649909 · doi:10.1371/journal.pone.0136521

The “Reading the Mind in the Eyes” Test: Complete Absence of Typical Sex Difference in ~400 Men and Women with Autism

2015· article· en· W1943649909 sur OpenAlexaff
Simon Baron‐Cohen, Daniel C. Bowen, Rosemary Holt, Carrie Allison, Bonnie Auyeung, Michael Lombardo, Paula Smith, Meng‐Chuan Lai

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustWellcome
Mots-clésAutismTest (biology)PsychologySignificant differenceIntelligence quotientAnalysis of varianceEmpathyDevelopmental psychologyAudiologyDemographyMedicinePsychiatryBiologyInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Reading the Mind in the Eyes" test (Eyes test) is an advanced test of theory of mind. Typical sex difference has been reported (i.e., female advantage). Individuals with autism show more difficulty than do typically developing individuals, yet it remains unclear how this is modulated by sex, as females with autism have been under-represented. Here in a large, non-male-biased sample we test for the effects of sex, diagnosis, and their interaction. The Eyes test (revised version) was administered online to 395 adults with autism (178 males, 217 females) and 320 control adults (152 males, 168 females). Two-way ANOVA showed a significant sex-by-diagnosis interaction in total correct score (F(1,711) = 5.090, p = 0.024, ηp2 = 0.007) arising from a significant sex difference between control males and females (p < 0.001, Cohen's d = 0.47), and an absence of a sex difference between males and females with autism (p = 0.907, d = 0.01); significant case-control differences were observed across sexes, with effect sizes of d = 0.35 in males and d = 0.69 in females. Group-difference patterns fit with the extreme-male-brain (EMB) theory predictions. Eyes test-Empathy Quotient and Eyes test-Autism Spectrum Quotient correlations were significant only in females with autism (r = 0.35, r = -0.32, respectively), but not in the other 3 groups. Support vector machine (SVM) classification based on response pattern across all 36 items classified autism diagnosis with a relatively higher accuracy for females (72.2%) than males (65.8%). Nevertheless, an SVM model trained within one sex generalized equally well when applied to the other sex. Performance on the Eyes test is a sex-independent phenotypic characteristic of adults with autism, reflecting sex-common social difficulties, and provides support for the EMB theory predictions for both males and females. Performance of females with autism differed from same-sex controls more than did that of males with autism. Females with autism also showed stronger coherence between self-reported dispositional traits and Eyes test performance than all other groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations246
Publié2015
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