More consistent, yet less sensitive: Interval timing in autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Even though phenomenological observations and anecdotal reports suggest atypical time processing in individuals with an autism spectrum disorder (ASD), very few psychophysical studies have investigated interval timing, and the obtained results are contradictory. The present study aimed to clarify which timing processes function atypically in ASD and whether they are related to the ASD diagnostic profile. Visual, auditory, and cross-modal interval timing was assessed in 18 individuals with ASD using a repeated standards version of the temporal generalization task. The use of two different standard durations (600 and 1,000 ms) allowed for an assessment of the scalar property of interval timing in ASD, a fundamental characteristic of interval timing. The ASD group showed clearer adherence to the scalar property of interval timing than the control group. In addition, both groups showed the normal effect that auditory stimuli had longer subjective durations than visual ones. Yet, signal detection analysis showed that the sensitivity of temporal discrimination was reduced in the ASD group across modalities, in particular for auditory standards. Moreover, response criteria in the ASD group were related to symptom strength in the communication domain. The findings suggest that temporal intervals are fundamentally processed in the same way in ASD and TD, but with reduced sensitivity for temporal interval differences in ASD. Individuals with ASD may show a more conservative response strategy due to generally decreased sensitivity for the perception of time intervals.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».