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Enregistrement W2000270997 · doi:10.1002/aur.137

Comparison of visual sensitivity to human and object motion in autism spectrum disorder

2010· article· en· W2000270997 sur OpenAlexaff
Martha D. Kaiser, Lara Delmolino, James W. Tanaka, Maggie Shiffrar

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJames S. McDonnell FoundationSimons FoundationAutism Speaks
Mots-clésPsychologyAutism spectrum disorderBiological motionStimulus (psychology)Cognitive psychologyAutismMotion perceptionAudiologyCommunicationDevelopmental psychologyPerceptionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful social behavior requires the accurate detection of other people's movements. Consistent with this, typical observers demonstrate enhanced visual sensitivity to human movement relative to equally complex, nonhuman movement [e.g., Pinto & Shiffrar, 2009]. A psychophysical study investigated visual sensitivity to human motion relative to object motion in observers with autism spectrum disorder (ASD). Participants viewed point-light depictions of a moving person and, for comparison, a moving tractor and discriminated between coherent and scrambled versions of these stimuli in unmasked and masked displays. There were three groups of participants: young adults with ASD, typically developing young adults, and typically developing children. Across masking conditions, typical observers showed enhanced visual sensitivity to human movement while observers in the ASD group did not. Because the human body is an inherently social stimulus, this result is consistent with social brain theories [e.g., Pelphrey & Carter, 2008; Schultz, 2005] and suggests that the visual systems of individuals with ASD may not be tuned for the detection of socially relevant information such as the presence of another person. Reduced visual sensitivity to human movements could compromise important social behaviors including, for example, gesture comprehension.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations90
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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