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Enregistrement W2792034961 · doi:10.21037/aes.2018.ab070

AB070. Feedback improves orientation discrimination in neurotypical adults, but not in adults with autism: a pilot study

2018· article· en· W2792034961 sur OpenAlexaff
Kirsty Ainsworth, Valérie Courchesne, Laurent Mottron, Armando Bertone

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurotypicalOrientation (vector space)AutismPsychologyAudiologyDevelopmental psychologyMedicineAutism spectrum disorderMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Understanding how individuals with autism spectrum disorder (ASD) learn is important for developing and implementing effective educational and behavioral interventions. Evidence suggests that individuals with ASD are relatively stronger in certain areas of perception (Simmons et al. , 2009; Dakin and Frith, 2005); it therefore cannot be assumed that individuals with ASD learn using the same rules and strategies as neurotypicals (NT). Of particular interest, perceptual learning (PL) is a class of learning that is based upon changes induced by the repeated exposure and response to specific types of perceptual information. Such learning often includes feedback, indicating whether or not a response was correct during a trial within a PL task. The objectives of this study were to perform a pilot investigation of; (I) perceptual learning in adults with and without ASD using a low-level orientation discrimination task; and (II) the influence of feedback on accuracy in this task. Methods: Eleven adults with ASD and fifteen NT adults, matched on Wechsler full-scale IQ and age (18–31 years), performed a low-level PL task. They were asked to indicate whether a grating was tilted to the left (i.e., counter-clockwise) or to the right (i.e., clockwise) relative to an oblique 45-degree reference orientation. Thresholds, defined by the minimal deviation in degrees needed to discriminate tilt orientation, were measured for each participant every 15 minutes, with each block consisting of 420 trials. To assess baseline performance, all participants completed a first block with no feedback. Participants were then randomly assigned to either feedback (NASD =6, NTD =8) or no feedback groups (NASD =5, NTD =7) and completed six subsequent testing blocks. Results: PL was defined as the percent change in orientation discrimination threshold in each of the six testing blocks relative to baseline performance. No significant increase was found in performance as a function of testing block for any group; PL was therefore not evidenced under the conditions tested. ASD performance remained equal to that of baseline across testing blocks, whether or not trial-by-trial feedback was present. In contrast, NT performance was significantly increased when feedback was present. Conclusions: NT individuals significantly benefited from feedback, while individuals with ASD did not. These results provide preliminary evidence for a divergent learning style in ASD and NT individuals. These pilot findings raise important questions regarding the impact of feedback during interventions, and at a more basic level, the atypical underlying perceptual and cognitive processes in individuals 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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