Increased context adjustment is associated with auditory sensitivities but not with autistic traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bayesian models of autism suggest that disruptions in context-sensitive prediction error weighting may underpin sensory perceptual alterations, such as hypersensitivities. We used an auditory oddball paradigm with pure tones arising from high or low uncertainity contexts to determine whether autistic individuals display differences in context adjustment relative to neurotypicals. We did not find group differences in early prediction error responses indexed by mismatch negativity. However, the autism group had larger evoked responses to outliers, at 300ms latency suggesting a greater reorienting of attention to surprising sounds. A dimensional approach revealed a positive correlation between context-dependent prediction errors and auditory sensitivities, but not with autistic traits. These findings suggest that autism studies may benefit from accounting for sensory sensitivities in group comparisons. Lay Summary We find no differences in brain responses (EEG amplitudes) between autistic and neurotypical adults when listening to two contexts of tone patterns. However, we find a larger difference in the EEG amplitude when shifting between low to high uncertainity streams of tones, as sensory sensitivities (but not autistic traits) increase. These findings show that perceptual alterations maybe a function of sensory sensitivities, but not necessarily autistic traits. We suggest that future EEG studies in autism may benefit from accounting for sensory sensitivities.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».