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Enregistrement W2129473828 · doi:10.1002/aur.1491

Self‐perception of competencies in adolescents with autism spectrum disorders

2015· article· en· W2129473828 sur OpenAlexafffund
Rosaria Furlano, Elizabeth Kelley, Layla Hall, Daryl E. Wilson

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityChildren Neurodevelopmental Disorders Network
Mots-clésPsychologyPerceptionAutismCompetence (human resources)Task (project management)Developmental psychologyAutism spectrum disorderTypically developingCognitionCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has demonstrated that, despite difficulties in multiple domains, children with autism spectrum disorders (ASD) show a lack of awareness of these difficulties. A misunderstanding of poor competencies may make it difficult for individuals to adjust their behaviour in accordance with feedback and may lead to greater impairments over time. This study examined self-perceptions of adolescents with ASD (n = 19) and typically developing (TD) mental-age-matched controls (n = 22) using actual performance on objective academic tasks as the basis for ratings. Before completing the tasks, participants were asked how well they thought they would do (pre-task prediction). After completing each task, they were asked how well they thought they did (immediate post-performance) and how well they would do in the future (hypothetical future post-performance). Adolescents with ASD had more positively biased self-perceptions of competence than TD controls. The ASD group tended to overestimate their performance on all ratings of self-perceptions (pre-task prediction, immediate, and hypothetical future post-performance). In contrast, while the TD group was quite accurate at estimating their performance immediately before and after performing the task, they showed some tendency to overestimate their future performance. Future investigation is needed to systematically examine possible mechanisms that may be contributing to these biased self-perceptions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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