Far visual acuity is unremarkable in autism: Do we need to focus on crowding?
Notice bibliographique
Résumé
Although autism presents a unique perceptual phenotype defined in part by atypical (often enhanced) analysis of spatial information, few biologically plausible hypotheses have been advanced to explain its neural underpinnings. One plausible explanation is functional but altered lateral connectivity mediating early or local mechanisms selectively responsive to different stimulus attributes, including spatial frequency and contrast. The goal of the present study was first to assess far visual acuity in autism using Landolt-C optotypes defined by different local stimulus attributes. Second, we investigated whether acuity is differentially affected in autism when target optotypes are simultaneously presented with flanking stimuli at different distances. This typical detrimental "crowding effect" of flanking stimuli on target optotype discrimination is attributed to lateral inhibitory interaction of neurons encoding for visual properties of distracters close to the target. Results failed to demonstrate a between-group difference in acuity to Landolt-C optotypes, whether defined by luminance- or texture-contrast. However, the expected crowding effect at one gap-size opening distance was evidenced for the control group only; a small effect was observed for the autism group at two gap-size opening. These results suggest that although far visual acuity is unremarkable in autism, altered local lateral connectivity within early perceptual areas underlying spatial information processing in autism is atypical. Altered local lateral connectivity in autism might originate from an imbalance in excitatory/inhibitory neural signaling, resulting in changes regarding elementary feature extraction and subsequent downstream visual integration and visuo-spatial analysis. This notion is discussed within the context of characteristic lower- and higher-level perceptual processing in autism.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».