Learning and visual attention across neurodevel-opmental conditions: Using Multiple Object-Tracking as a descriptor of visual attention
Notice bibliographique
Résumé
While most studies in Multiple Object-Tracking (MOT) have focused on understanding the mechanisms of visual tracking, recent work has suggested that MOT can be used to characterize individual differences in attention resource capacity (Tullo, et al., 2018). In the current study, we investigated whether repeated practice on an adaptive MOT task could explain the interplay between attention resource capacity and learning in relation to individuals diagnosed with neurodevelopmental conditions. Specifically, we investigated whether MOT performance would differ across neurodevelopmental conditions that are either defined by deficits in attention (e.g., ADHD), or exhibit clinically significant difficulties in attention among other deficiencies (e.g., Autism). We asked whether intelligence, our proxy for cognitive capability, and/or diagnostic profile (i.e., autism, ADHD, Intellectual Disability [ID], and Learning Disability [LD]) predicted learning on daily MOT performance across 15 sessions. Children and adolescents (N=106; Mage=13.51) with a diagnosis of either autism (n=32), ADHD (n=35), or ID/LD (n=39) visually tracked 3 of 8 spheres for 8 seconds. Task difficulty adapted to the participant’s capability on a trial-by-trial basis. Performance was defined as the average speed in cm/s, where participants correctly tracked all target items. Results indicated that MOT performance mapped onto a logarithmic function, which resembled a typical learning curve at R2=0.87. Performance improved by 105% from the first to last day of testing. Moreover, day-one performance was predicted by intelligence: R2=0.28, and the rate of change in performance (i.e., learning) differed across diagnostic groups. Children and adolescents with autism (MsD1-1=1.11) demonstrated a greater standardized change than those with ADHD (MsD1-15=0.54) or ID/LD (MsD1-15=0.52). These differences highlight variability in learning capability and attention resource capacity, which vary by diagnosis and higher-level cognitive ability, such as fluid reasoning intelligence. Overall, these findings emphasize the promise and utility of MOT to define both attentional and learning capabilities across individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».