Growing Up ‘In Sync’: Connecting a Bridge to an Autistic Mind's World<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the benefits of using an innovative digital system to screen for auditory-visual integration deficits by determining the temporal integration windows of bimodal speech perception in autistic and typically developing children, and to evaluate whether speech intelligibility and prosodic processing can be improved through audio-video noise reduction in two dimensional (2D) and stereoscopic three dimensional (S3D) display environments. Eleven high-functioning autistic children and eleven age-matched controls (age range: 12-14 years) completed auditory-visual integration tasks incorporated in two innovatively developed software programs presented in 2D and S3D, testing: 1) onset synchrony/asynchrony detection of conversational speech associated with signal lead recognition and 2) speech intelligibility and prosodic processing of unimodal and bimodal emotional and non-emotional stimuli at low-, mid- and high-frequencies. Accuracy and response times were compared, revealing that autistic children, characterized by wider temporal integration windows, did not integrate stimuli as effectively as controls. Everyone improved bimodal speech perception in S3D. Speech intelligibility and prosodic processing decreased for stimuli presented with noise, especially at low-frequencies. For stimuli without noise at mid-frequencies, all subjects, especially the autistic, exhibited enhanced performances in S3D, for bimodal rather than unimodal inputs, and recognized approach-related emotions more quickly and accurately than withdrawal-related emotions. By personalizing and streaming content in medical, educational and personal environments, the latest digital video technology can improve the lives of typically developing individuals and those with autism and other learning disabilities. Cette étude examine les avantages d'utiliser un système numérique innovant pour dépister les déficits d'intégration auditive-visuelle en déterminant la fenêtre d'intégration temporelle de la perception de parole bimodale chez les enfants autistes ou leurs paires au développement typique. De plus, l’étude L’intelligibilité de la parole et la prosodie ont diminué pour les stimuli en présence de bruit, en particulier à basses fréquences. Pour les stimuli sans bruit à fréquence moyenne, tous les sujets, et particulièrement les sujets autistes, ont démontré des performances améliorées en S3D, pour des entrées bimodale plutôt que les entrées unimodales, et reconnaissaient des émotions liées à l’effectivité plus rapidement et de manière plus précise que les émotions liées au retrait. En personnalisant et en faisant la diffusion du contenu en milieux médicaux, éducatifs et personnels, la technologie vidéo numérique de pointe pourrait améliorer la vie des personnes en voie de développement typique, de personnes atteintes d’autismes, ainsi que pour d'autres troubles d'apprentissage. permettra d'évaluer si l'intelligibilité de la parole et la prosodie peuvent améliorer grâce à la réduction du bruit audio-vidéo en deux dimensions (2D) et trois dimensions stéréoscopiques (S3D) dans les environnements propices. Onze enfants autistes à un niveau élevé de fonctionnement ainsi que onze témoins appariés selon l'âge (gamme d'âges : 12-14 ans) ont effectué des tâches d'intégration auditives-visuelles incorporées dans deux logiciels développés de manière innovante présentée en 2D et S3D, évaluait : 1) la détection de l'apparition synchronisme / asynchronisme de parole conversationnelle associée à la reconnaissance du réseau de signal et 2) l'intelligibilité de la parole et la prosodie unimodale et bimodale dues à un stimulus émotionnel et non émotionnel à basse, moyenne et haute fréquences. La précision et le temps de réponse furent comparés, révélant que les enfants autistes caractérisés par des fenêtres plus larges d'intégration temporelle n'ont pas intégré les stimuli avec autant d’efficacités que les témoins. Une amélioration globale a été constatée dans la perception de la parole bimodale en S3D.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».