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Enregistrement W4213222521 · doi:10.1177/13623613211068221

Positive, negative, neutral—or unknown? The perceived valence of emotions expressed by young autistic children in a novel context suited to autism

2022· article· en· W4213222521 sur OpenAlexaffabout
Claudine Jacques, Valérie Courchesne, Suzanne Mineau, Michelle Dawson, Laurent Mottron

Notice bibliographique

RevueAutism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismPsychologyFacial expressionValence (chemistry)Developmental psychologyAutistic traitsContext (archaeology)Affect (linguistics)Emotional valenceAutism spectrum disorderCognitionCommunicationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting early in life, autistics are characterized as having atypical facial expressions, as well as decreased positive and increased negative affect. The literature on autistic facial expressions remains small, however, with disparate methods and results suggesting limited understanding of common autistic emotions. Furthermore, unlike non-autistics’ emotions, autistics’ emotions have been assessed without considering this population’s characteristics. In this study, the valence of young children’s facial expressions was thus rated as positive, negative, neutral, or “unknown”—a term for perceived emotions observers do not understand. Facial expressions were assessed using the Montreal Stimulating Play Situation, a context incorporating potential autistic interests. Comparing 37 autistic and 39 typical young (27–56 months) age-matched children, we found no group differences in expressed positive, negative, and neutral emotions. We did find differences in unknown emotions, which were unique to the autistic group. Preliminary data also showed that autistic children’s repetitive behaviors co-occurred with positive, neutral, and unknown emotions, but not with negative emotions. In a novel context that considers their characteristics, we did not find decreased positive or increased negative emotions in young autistic children. Instead, they uniquely expressed emotions perceived as unknown, showing the need to improve our understanding of their full emotional repertoire. Lay abstract Autistic people are believed to have emotions that are too negative and not positive enough, starting early in life. Their facial expressions are also persistently judged to be unusual, as reflected in criteria used to identify autism. But it is possible that common autistic facial expressions are poorly understood by observers, as suggested by a range of findings from research. Another issue is that autistic emotions have always been assessed in contexts suited to non-autistics. In our study, the facial expressions of young autistic and typical children were rated as positive, negative, neutral, or “unknown”—a category we created for emotions that observers notice but do not understand. These emotions were assessed using a context suited to autistic children, including objects of potential interest to them. We found that in this context, autistic and typical children did not differ in positive, negative, or neutral facial emotions. They did differ in unknown emotions, which were found only in autistic children. We also found that repetitive behaviors in autistic children co-occurred with positive, neutral, and unknown emotions, but not with negative emotions. In a context which suits their characteristics, autistic children do not show emotions that are too negative or not positive enough. They do show emotions perceived as unknown, which means we need to improve our understanding of their full emotional repertoire.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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