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Enregistrement W3198830538 · doi:10.3917/enf2.213.0293

Les « traits autistiques » ne sont pas autistiques

2021· article· fr· W3198830538 sur OpenAlexaff
Laurent Mottron

Notice bibliographique

RevueEnfance · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude longitudinale des fratries d’un enfant autiste informe sur les précurseurs de l’installation d’un tableau autistique, ses facteurs de prédisposition, et sur des séquences sémiologiques développementales essentielles pour la construction de modèles mécanistiques de l’autisme. Son interprétation repose sur notre capacité de distinguer les traits associés à la prédisposition génétique pour l’autisme, retrouvée chez les apparentés, de l’autisme lui-même. La distinction entre risque et condition reste en effet informative, même en présence d’un arrière-plan génétique identique. Nous assistons pourtant à la multiplication incontrôlée de la recherche de « traits autistiques » dans la population générale et dans l’ensemble des conditions neuro-développementales ou psychiatriques. Ces études de traits se font à partir d’échelles « continuistes », l’ Autism Quotient et la Social Responsiveness Scale . Les données que ces échelles produisent tendent à abolir la distinction entre risque et condition, et à questionner l’ensemble des aspects distinguant l’autisme des autres conditions et de la population générale. Nous avons montré et proposé que : a) la taille d’effet de la différence entre autistes et population contrôle diminue avec la date de publication, jusqu’à laisser prévoir qu’on sera incapable de détecter une différence entre autiste et non autiste d’ici quelques années (Rødgaard et al. , 2019) ; b) l’hétérogénéité actuellement admise du phénotype autistique est artéfactuelle. Elle combine une « bonne » hétérogénéité, inhérente à la condition autistique, et une « mauvaise » hétérogénéité, résultant des critères et instruments utilisés (Mottron & Bzdok, 2020) ; c) un retour à des cohortes de recherche d’individus prototypiques représente une solution à l’actuelle stagnation de la recherche en autisme et a l’impossibilité de trouver des sous-groupes consistants dans le spectre autistique (Mottron, 2021a & b). Pris ensemble, ces faits et propositions théoriques conduisent à mettre en question la continuité étiologique, sémiologique et instrumentale entre trait autistique et autisme. Celle-ci est exprimée par l’aphorisme de J. Constantino et al. (2011), « les traits autistiques sont distribués continûment dans la population générale » qui domine actuellement le champ de la recherche en autisme. Cette continuité entre l’autisme et ce qu’il n’est pas ne peut être considérée comme une propriété de la condition étudiée : elle est créée par les mesures qui la rapportent. Elle résulte trivialement du choix de mesures dimensionnelles excessivement générales pour caractériser l’autisme, et de l’utilisation de score-somme obtenus à ces mesures. La notion de « traits autistiques » évacue prématurément la reconnaissance d’un phénotype au profit de sa définition. Pourtant, nous sommes à un moment de l’avancement des connaissances sur l’autisme où nous sommes pourtant encore strictement dépendants de la reconnaissance de l’autisme pour l’étudier. Nous proposons donc d’inverser ce mouvement en recentrant la recherche en autisme sur des individus prototypiques, tout en découplant service et diagnostic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
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Résumé présentoui

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