Facial identity is encoded relative to the norm in adults with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Face identification is thought to involve implicit evaluation of how an individual face differs from a face prototype (norm-based coding) (Rhodes et al., 2005). The characteristics of the prototype are thought to be influenced by experience with faces. People with autism spectrum disorders (ASD) appear to have both deficits and areas of preserved processing in face perception (e.g., Weigelt, Koldewyn, & Kanwisher, 2012). We examined the extent to which adults with ASD show evidence of norm-based coding of facial identity. Participants were adapted to faces that differed from the average in the physically opposite way that the target face did (an anti-identity), and then asked to categorize the average face. The norm-based model would predict that the average face would be perceived as more like the target identity; a phenomenon known as a face identity aftereffect. The adapting faces were either very different from the average face (80% anti-identity strength) or close to the average face (40% anti-identity strength). The norm-based coding model predicts that more extreme adapting faces should produce a larger aftereffect than less extreme adapting faces. Both the ASD and control groups displayed larger identity aftereffects for more extreme adapting faces compared to weaker adapting faces, evidence that both groups use norm-based coding. There was no group difference in aftereffect size. This pattern is in contrast with previous findings of abnormally small identity aftereffects in children with ASD (Pellicano et al., 2007). The current results provide the first evidence of intact norm-based coding of facial identity in high-functioning adults with ASD, and suggest that deficits in face processing observed in this population may arise from another source. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».