Multisensory Temporal Integration in Autism Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The new DSM-5 diagnostic criteria for autism spectrum disorders (ASDs) include sensory disturbances in addition to the well-established language, communication, and social deficits. One sensory disturbance seen in ASD is an impaired ability to integrate multisensory information into a unified percept. This may arise from an underlying impairment in which individuals with ASD have difficulty perceiving the temporal relationship between cross-modal inputs, an important cue for multisensory integration. Such impairments in multisensory processing may cascade into higher-level deficits, impairing day-to-day functioning on tasks, such as speech perception. To investigate multisensory temporal processing deficits in ASD and their links to speech processing, the current study mapped performance on a number of multisensory temporal tasks (with both simple and complex stimuli) onto the ability of individuals with ASD to perceptually bind audiovisual speech signals. High-functioning children with ASD were compared with a group of typically developing children. Performance on the multisensory temporal tasks varied with stimulus complexity for both groups; less precise temporal processing was observed with increasing stimulus complexity. Notably, individuals with ASD showed a speech-specific deficit in multisensory temporal processing. Most importantly, the strength of perceptual binding of audiovisual speech observed in individuals with ASD was strongly related to their low-level multisensory temporal processing abilities. Collectively, the results represent the first to illustrate links between multisensory temporal function and speech processing in ASD, strongly suggesting that deficits in low-level sensory processing may cascade into higher-order domains, such as language and communication.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».