Directing attention based on incidental learning in children with autism spectrum disorder.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention is a complex construct that taps into multiple mechanisms. One type of attention that is underinvestigated in autism is incidentally or implicitly guided attention. The purpose of this study is to characterize how children with autism spectrum disorder (ASD) direct spatial attention based on incidental learning. METHOD: Children with high-functioning ASD and typically developing children engaged in a visual search task. For the first half of the study, over multiple trials, the target was more often found in some locations than other locations. For the second half, the target was equally likely to appear in all locations. We measured search performance for targets located in the high-probability and low-probability locations. RESULTS: Children with ASD were able to direct spatial attention using incidentally learned information about the target's location probability. Although unaware of the experimental manipulation, children with ASD were faster and more efficient in finding a target in the high-probability locations than low-probability locations, and this bias dissipated after the target's location probability was even. The pace and magnitude of learning, as well as later adjustment to new statistics, were comparable between children with ASD and typically developing children. CONCLUSIONS: Incidentally learned attention is preserved in children with ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».