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Enregistrement W2172224058 · doi:10.1037/a0031648

Directing attention based on incidental learning in children with autism spectrum disorder.

2013· article· en· W2172224058 sur OpenAlexaff
Yuhong Jiang, Christian G. Capistrano, Amy Esler, Khena M. Swallow

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensAutism Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderPsychologyAutismTypically developingTask (project management)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyPace

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,718

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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