The Lost Neural Hierarchy of the Autistic Self—Locked-Out of the Mental Self and Its Default-Mode Network
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is characterized by a fundamental change in self-awareness including seemingly paradoxical features like increased ego-centeredness and weakened self-referentiality. What is the neural basis of this so-called "self-paradox"? Conducting a meta-analytic review of fMRI rest and task studies, we show that ASD exhibits consistent hypofunction in anterior and posterior midline regions of the default-mode network (DMN) in both rest and task with decreased self-non-self differentiation. Relying on a multilayered nested hierarchical model of self, as recently established (Qin et al. 2020), we propose that ASD subjects cannot access the most upper layer of their self, the DMN-based mental self-they are locked-out of their own DMN and its mental self. This, in turn, results in strong weakening of their self-referentiality with decreases in both self-awareness and self-other distinction. Moreover, this blocks the extension of non-DMN cortical and subcortical regions at the lower layers of the physical self to the DMN-based upper layer of the mental self, including self-other distinction. The ASD subjects remain stuck and restricted to their intero- and exteroceptive selves as manifested in a relative increase in ego-centeredness (as compared to self-referentiality). This amounts to what we describe as "Hierarchical Model of Autistic Self" (HAS), which, characterizing the autistic self in hierarchical and spatiotemporal terms, aligns well with and extends current theories of ASD including predictive coding and weak central coherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».