Luminance- and Texture-Defined Information Processing in School-Aged Children with Autism
Notice bibliographique
Résumé
According to the complexity-specific hypothesis, the efficacy with which individuals with autism spectrum disorder (ASD) process visual information varies according to the extensiveness of the neural network required to process stimuli. Specifically, adults with ASD are less sensitive to texture-defined (or second-order) information, which necessitates the implication of several cortical visual areas. Conversely, the sensitivity to simple, luminance-defined (or first-order) information, which mainly relies on primary visual cortex (V1) activity, has been found to be either superior (static material) or intact (dynamic material) in ASD. It is currently unknown if these autistic perceptual alterations are present in childhood. In the present study, behavioural (threshold) and electrophysiological measures were obtained for static luminance- and texture-defined gratings presented to school-aged children with ASD and compared to those of typically developing children. Our behavioural and electrophysiological (P140) results indicate that luminance processing is likely unremarkable in autistic children. With respect to texture processing, there was no significant threshold difference between groups. However, unlike typical children, autistic children did not show reliable enhancements of brain activity (N230 and P340) in response to texture-defined gratings relative to luminance-defined gratings. This suggests reduced efficiency of neuro-integrative mechanisms operating at a perceptual level in autism. These results are in line with the idea that visual atypicalities mediated by intermediate-scale neural networks emerge before or during the school-age period in autism.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».