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Enregistrement W2909892977 · doi:10.3389/fpsyg.2018.02668

Conjunctive Visual Processing Appears Abnormal in Autism

2019· article· en· W2909892977 sur OpenAlexafffund
Ryan A. Stevenson, Aviva Philipp‐Muller, Naomi Hazlett, Ze Y. Wang, Jessica Luk, Jong Eun Lee, Karen R. Black, Lok‐Kin Yeung, Fakhri Shafai, Magali Segers, Susanne Feber, Morgan D. Barense

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoOntario Society of Occupational TherapistsYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyAmbiguityAutismVisual processingStimulus (psychology)Autism spectrum disorderCognitive psychologyPerceptionEye trackingCommunicationDevelopmental psychologyArtificial intelligenceNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face processing in autism spectrum disorder (ASD) is thought to be atypical, but it is unclear whether differences in visual conjunctive processing are specific to faces. To address this, we adapted a previously established eye-tracking paradigm which modulates the need for conjunctive processing by varying the degree of feature ambiguity in faces and objects. Typically-developed (TD) participants showed a canonical pattern of conjunctive processing: High-ambiguity objects were processed more conjunctively than low-ambiguity objects, and faces were processed in an equally conjunctive manner regardless of ambiguity level. In contrast, autistic individuals did not show differences in conjunctive processing based on stimulus category, providing evidence that atypical visual conjunctive processing in ASD is the result of a domain general lack of perceptual specialization.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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