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Enregistrement W3041440321 · doi:10.3389/fnhum.2020.00267

Semantic Processing in Autism Spectrum Disorders Is Associated With the Timing of Language Acquisition: A Magnetoencephalographic Study

2020· article· en· W3041440321 sur OpenAlexaff
Banu Ahtam, Sven Braeutigam, Anthony Bailey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésN400MagnetoencephalographyPsychologyLateralization of brain functionAutism spectrum disorderContext (archaeology)Semantic memorySentenceAutismCognitive psychologyAudiologyCognitionEvent-related potentialDevelopmental psychologyComputer scienceElectroencephalographyNeuroscienceNatural language processingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with autism show difficulties in using sentence context to identify the correct meaning of ambiguous words, such as homonyms. In this study, the brain basis of sentence context effects on word understanding during reading was examined in autism spectrum disorder (ASD) and typical development (TD) using magnetoencephalography. The correlates of a history of developmental language delay in ASD were also investigated. Event related field responses at early (150 ms after the onset of a final word) and N400 latencies are reported for three different types of sentence final words: dominant homonyms, subordinate homonyms, and unambiguous words. Clear evidence for semantic access was found at both early and conventional N400 latencies in both TD participants and individuals with ASD with no history of language delay. By contrast, modulation of evoked activity related to semantic access was weak and not significant at early latencies in individuals with ASD with a history of language delay. The reduced sensitivity to semantic context in individuals with ASD and language delay was accompanied by strong right hemisphere lateralization at early and N400 latencies; such strong activity was not observed in TD individuals and individuals with ASD without a history of language delay at either latency. These results provide new evidence and support for differential neural mechanisms underlying semantic processing in ASD, and indicate that delayed language acquisition in ASD is associated with different lateralization and processing of language.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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