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Enregistrement W2140162596 · doi:10.1080/09297049.2014.993310

Emotion recognition in children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders

2015· article· en· W2140162596 sur OpenAlexafffund
Kimberly A. Kerns, Susan Siklos, Lesley Baker, Ulrich Müller

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyFetal alcoholDevelopmental psychologyContext (archaeology)Typically developingFacial expressionEmotion recognitionAdaptive functioningModalitiesAlcoholCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a limited amount of research that examines social-emotional functioning in children with Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD), and the majority of it relies on parent and teacher reports of social impairments. Because these provide broad measures of social function, they fail to elucidate the underlying specific skills with which this group of children has difficulty. The current study examines emotion-recognition abilities in children with FASD, as it plays a central role in social interaction. Participants were 22 children with diagnosed FASD (ages 8-14), and age- and gender-matched typically developing controls. Tasks included measures of emotion recognition from three nonlinguistic modalities: facial expressions, emotional tone of voice, and body positioning and movement. Participant's parents completed measures of adaptive and behavioral function that were related to children's performance on aspects of emotion recognition. Overall, the results show that children with FASD have more difficulties with emotion recognition than typically developing age-matched peers, but these difficulties may not be clinically significant (e.g., smaller effect size) or may be specific to the age of the individual exhibiting the emotion (i.e., child vs. adult). These results are discussed in the context of previous studies.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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