Language and music phrase boundary processing in Autism Spectrum Disorder: An ERP study
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is frequently associated with communicative impairment, regardless of intelligence level or mental age. Impairment of prosodic processing in particular is a common feature of ASD. Despite extensive overlap in neural resources involved in prosody and music processing, music perception seems to be spared in this population. The present study is the first to investigate prosodic phrasing in ASD in both language and music, combining event-related brain potential (ERP) and behavioral methods. We tested phrase boundary processing in language and music in neuro-typical adults and high-functioning individuals with ASD. We targeted an ERP response associated with phrase boundary processing in both language and music - i.e., the Closure Positive Shift (CPS). While a language-CPS was observed in the neuro-typical group, for ASD participants a smaller response failed to reach statistical significance. In music, we found a boundary-onset music-CPS for both groups during pauses between musical phrases. Our results support the view of preserved processing of musical cues in ASD individuals, with a corresponding prosodic impairment. This suggests that, despite the existence of a domain-general processing mechanism (the CPS), key differences in the integration of features of language and music may lead to the prosodic impairment in ASD.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».