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Enregistrement W2947269777 · doi:10.1016/j.dcn.2019.100668

Learning with individual-interest outcomes in Autism Spectrum Disorder

2019· article· en· W2947269777 sur OpenAlexafffund
Manuela Schuetze, Ivy Y.K. Cho, Sarah A. Vinette, Keelin B. Rivard, Christiane S. Rohr, Kayla Ten Eycke, Adelina Cozma, Carly A. McMorris, Adam W. McCrimmon, Deborah Dewey, Signe Bray

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital FoundationUniversity of Calgary
Mots-clésPsychologyAutism spectrum disorderAutismContext (archaeology)Developmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has suggested atypical neural reward responses in individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD), particularly for social reinforcers. Less is known about neural responses to restricted interests and few studies have investigated response to rewards in a learning context. We investigated neurophysiological differences in reinforcement learning between adolescents with ASD and typically developing (TD) adolescents (27 ASD, 31 TD). FMRI was acquired during a learning task in which participants chose one of two doors to reveal an image outcome. Doors differed in their probability of showing liked and not-liked images, which were individualized for each participant. Participants chose the door paired with liked images, but not the door paired with not-liked images, significantly above chance and choice allocation did not differ between groups. Interestingly, participants with ASD made choices less consistent with their initial door preferences. We found a neural prediction-error response at the time of outcome in the ventromedial prefrontal and posterior cingulate cortices that did not differ between groups. Together, behavioural and neural findings suggest that learning with individual interest outcomes is not different between individuals with and without ASD, adding to our understanding of motivational aspects of 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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