MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2023274499 · doi:10.1167/13.9.847

Gender aftereffects in adults with autism spectrum disorder

2013· article· en· W2023274499 sur OpenAlexaff
J. A. Walsh, M. D. Rutherford, Mark D. Vida

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAutism spectrum disorderPerceptionFace (sociological concept)Developmental psychologyFace perceptionAdaptation (eye)Gender identityDistortion (music)AutismCognitive psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faces convey information that is crucial for social interactions, including identity, emotion and gender. Facial aftereffects have been used to explore the face categories, the psychological relationship among categories, and whether they are coded with the same, different, or overlapping neural networks. For example, adapting to distorted (e.g., contracted facial features) male faces will shift perception of subsequently viewed male faces in the direction of the distortion (i.e., contracted male faces will be perceived as more normal looking), known as a simple aftereffect. If female faces are encoded with an overlapping neural network, then an aftereffect will also be evident when female faces are used during testing. Previous research has shown just that: in typical individuals, adapting to distorted faces from one gender will create aftereffects for faces of both genders, so male and female faces are coded with overlapping networks. In the current study we examined whether adults with autism spectrum disorder (ASD) show aftereffects when faces of one gender are used during training, and faces of the opposite gender are used during test. This would be evidence of overlapping neural representation of the two genders. Nineteen adults with ASD and 16 controls rated faces that ranged from extremely contracted to extremely expanded before and after being adapting to contracted or expanded faces from a single gender. Aftereffects were measured for each gender by calculating the change in distortion level rated most normal before and after adaptation. Consistent with previous work, typical individuals showed cross-gender aftereffects. Adults with ASD showed similar cross-gender aftereffects, suggesting that for this population, overlapping neural networks encode male and female faces . With these results we can rule out the possibility that male and female faces are represented entirely separately in ASD. Meeting abstract presented at VSS 2013

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetAutism Spectrum Disorder Research→Travaux en français237 207→