A Psychophysical Assessment of Multisensory Processing and Multiple Object Tracking in Autism Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Les troubles du spectre autistique (TSA) sont actuellement caractérisés par une triade d'altérations, incluant un dysfonctionnement social, des déficits de communication et des comportements répétitifs. L'intégration simultanée de multiples sens est cruciale dans la vie quotidienne puisqu'elle permet la création d'un percept unifié. De façon similaire, l'allocation d'attention à de multiples stimuli simultanés est critique pour le traitement de l'information environnementale dynamique. Dans l'interaction quotidienne avec l'environnement, le traitement sensoriel et les fonctions attentionnelles sont des composantes de base dans le développement typique (DT). Bien qu'ils ne fassent pas partie des critères diagnostiques actuels, les difficultés dans les fonctions attentionnelles et le traitement sensoriel sont très courants parmi les personnes autistes. Pour cela, la présente thèse évalue ces fonctions dans deux études séparées. La première étude est fondée sur la prémisse que des altérations dans le traitement sensoriel de base pourraient être à l'origine des comportements sensoriels atypiques chez les TSA, tel que proposé par des théories actuelles des TSA. Nous avons conçu une tâche de discrimination de taille intermodale, afin d'investiguer l'intégrité et la trajectoire développementale de l'information visuo-tactile chez les enfants avec un TSA (N = 21, âgés de 6 à18 ans), en comparaison à des enfants à DT, appariés sur l’âge et le QI de performance. Dans une tâche à choix forcé à deux alternatives simultanées, les participants devaient émettre un jugement sur la taille de deux stimuli, basé sur des inputs unisensoriels (visuels ou tactiles) ou multisensoriels (visuo-tactiles). Des seuils différentiels ont évalué la plus petite différence à laquelle les participants ont été capables de faire la discrimination de taille. Les enfants avec un TSA ont montré une performance diminuée et pas d'effet de maturation aussi bien dans les conditions unisensorielles que multisensorielles, comparativement aux participants à DT. Notre première étude étend donc des résultats précédents d'altérations dans le traitement multisensoriel chez les TSA au domaine visuo-tactile. Dans notre deuxième étude, nous avions évalué les capacités de poursuite multiple d’objets dans l’espace (3D-Multiple Object Tracking (3D-MOT)) chez des adultes autistes (N = 15, âgés de 18 à 33 ans), comparés à des participants contrôles appariés sur l'âge et le QI, qui devaient suivre une ou trois cibles en mouvement parmi des distracteurs dans un environnement de réalité virtuelle. Les performances ont été mesurées par des seuils de vitesse, qui évaluent la plus grande vitesse à laquelle des observateurs sont capables de suivre des objets en mouvement. Les individus autistes ont montré des seuils de vitesse réduits dans l'ensemble, peu importe le nombre d'objets à suivre. Ces résultats étendent des résultats antérieurs d'altérations au niveau des mécanismes d'attention en autisme quant à l'allocation simultanée de l'attention envers des endroits multiples. Pris ensemble, les résultats de nos deux études révèlent donc des altérations chez les TSA quant au traitement simultané d'événements multiples, que ce soit dans une modalité ou à travers des modalités, ce qui peut avoir des implications importantes au niveau de la présentation clinique de cette condition.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».