Revisiting pragmatic abilities in autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
In a 2007 paper, we argued that speakers with Autism Spectrum Disorders (ASDs) exhibit pragmatic abilities which are surprising given the usual understanding of communication in that group. That is, it is commonly reported that people diagnosed with an ASD have trouble with metaphor, irony, conversational implicature and other non-literal language. This is not a matter of trouble with knowledge and application of rules of grammar. The difficulties lie, rather, in successful communicative interaction. Though we did find pragmatic errors within literal talk, the transcribed conversations we studied showed many, many successes. A second paper reinforced our finding of a general level of success (de Villiers, Myers, and Stainton 2012). It considered differences within the class of pragmatically-inflected yet literal speech acts. The present paper carries our project forward. It overcomes some of the methodological limitations of the second paper, by increasing sample size, and looking at frequency of use rather than just seeming errors. It also includes a control sample. The emerging results are two-fold. On the one hand, there was a slight, statistically significant difference in frequency of use between our participants and the controls in four sub-categories: indexicals, possessives, polysemy and degree on a scale. In all four, the participants diagnosed with ASDs had fewer occurrences overall, relative to controls. On the other hand, there was no significant difference in error rates between ASDs and controls — not in any of the eight categories of pragmatic determinants of literal content that we coded for. The upshot is that, though there were less-preferred forms for participants with ASDs, they do very well indeed with pragmatic determinants of literal content.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».