Developmental trajectory of face preference differs across individual in infant samples with ASD and without ASD
Notice bibliographique
Résumé
Hallmark characteristics of autism include atypical eye contact and visual attention to faces (Dawson et al., 2005). Children with autism spectrum disorder (ASD) use facial information differently than children without ASD (Wolf et al., 2008). Less is known about 1) whether such atypicalities emerge in early infancy, 2) how they develop over the first year, and 3) whether they are related to later ASD development. In this longitudinal eye-tracking study we tested a cohort of 78 infants (infant sibling group, n = 35; control group, n = 43) and measured their visual attention to faces in five tasks, including face preference and eyes vs. mouth when they were 3 month, 6 month, 9 month and 12 month of age. Development of ASD was tested using the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS; Lord et al. 2000) when the participants reached their second, third, fourth and seventh birthday. Mixed ANOVA analyses revealed that there is an increase of face preference with age in infancy, F(3, 198)= 9.14, p< .001, ηp2= 0.12; male infants showed greater face preference than female infants, F(1, 66)= 4.32, p=.042, ηp2= 0.06. Infant sibling group and control group did not differ on the face preference task, nor the risk group interacts with age, or sex, ps > .330. All effects on other tasks were not significant, ps > .296. A multilevel model with age and autism classification (ASD, Autism Spectrum, No ASD) as fixed effect, and age as a random slope also confirmed a nonsignificant interaction between age and the ADOS-based autism classification, Wald χ2(1) = 0.684, p = 0.408. These results together highlight a different individual developmental trajectory of face preference with age in both infants with ASD and without ASD, but the group differences in face preference may not emerge in infancy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».