Specific impairment of face‐processing abilities in children with autism spectrum disorder using the <i>Let's Face It!</i> skills battery
Notice bibliographique
Résumé
Although it has been well established that individuals with autism exhibit difficulties in their face recognition abilities, it has been debated whether this deficit reflects a category-specific impairment of faces or a general perceptual bias toward the local-level information in a stimulus. In this study, the Let's Face It! Skills Battery [Tanaka & Schultz, 2008] of developmental face- and object-processing measures was administered to a large sample of children diagnosed with autism spectrum disorder (ASD) and typically developing children. The main finding was that when matched for age and IQ, individuals with ASD were selectively impaired in their ability to recognize faces across changes in orientation, expression and featural information. In a face discrimination task, ASD participants showed a preserved ability to discriminate featural and configural information in the mouth region of a face, but were compromised in their ability to discriminate featural and configural information in the eyes. On object-processing tasks, ASD participants demonstrated a normal ability to recognize automobiles across changes in orientation and a superior ability to discriminate featural and configural information in houses. These findings indicate that the face-processing deficits in ASD are not due to a local-processing bias, but reflect a category-specific impairment of faces characterized by a failure to form view-invariant face representations and discriminate information in the eye region of the face.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».