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Enregistrement W3080259866 · doi:10.1002/aur.2347

Neural Responses to a Putative Set‐shifting Task in Children with Autism Spectrum Disorder

2020· article· en· W3080259866 sur OpenAlexfundno aff
Bryce Dirks, Celia Romero, Willa I. Voorhies, Lauren Kupis, Jason S. Nomi, Dina R. Dajani, Paola Odriozola, Catherine A. Burrows, Amy L. Beaumont, Sandra M. Cardona, Meaghan V. Parladé, Michael Alessandri, Jennifer C. Britton, Lucina Q. Uddin

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismTask (project management)PsychologySet (abstract data type)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyAudiologyNeuroscienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While much progress has been made toward understanding the neurobiology of social and communication deficits associated with autism spectrum disorder (ASD), less is known regarding the neurobiological basis of restricted and repetitive behaviors (RRBs) central to the ASD diagnosis. Symptom severity for RRBs in ASD is associated with cognitive inflexibility. Thus, understanding the neural mechanisms underlying cognitive inflexibility in ASD is critical for tailoring therapies to treat this understudied yet pervasive symptom. Here we used a set-shifting paradigm adopted from the developmental cognitive neuroscience literature involving flexible switching between stimulus categories to examine task performance and neural responses in children with ASD. Behaviorally, we found little evidence for group differences in performance on the set-shifting task. Compared with typically developing children, children with ASD exhibited greater activation of the parahippocampal gyrus during performance on trials requiring switching. These findings suggest that children with ASD may need to recruit memory-based neural systems to a greater degree when learning to flexibly associate stimuli with responses. LAY SUMMARY: Children with autism often struggle to behave in a flexible way when faced with unexpected challenges. We examined brain responses during a task thought to involve flexible thinking and found that compared with typically developing children, those with autism relied more on brain areas involved in learning and memory to complete the task. This study helps us to understand what types of cognitive tasks are best suited for exploring the neural basis of cognitive flexibility in children with autism. Autism Res 2020, 13: 1501-1515. © 2020 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, 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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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