Autism Spectrum Disorder as a Disorder of Prediction in Sensorimotor Processing
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by persistent social interactive and communicative difficulties and repetitive, restricted behavioral patterns. Previous theories suggested impairments in two distinct sets of core abilities as an explanation for ASD. One is the delayed ability to reflect on others’ mental content, and the other is the lack of the tendency to integrate details to create meanings in contexts. In the current field, there is an emergent explanation to consider ASD as a disorder of prediction. Under this notion, two competing views proposed different accounts for the specific deficits in ASD predictive system. The Bayesian view believes that ASD individuals experience reduced priors and are less reliant on top-down information when making predictions. Alternatively, the predictive error view believes that ASD impairments result from a failure to ignore accidental prediction errors caused by environmental noise, leading to overly frequent updates and less generalizable predictions. Though both views seem credible, no previous studies have comprehensively examined their reliability in empirical evidence. Therefore, the present paper fills in the gap by reviewing the two views and their relevant psychological and neuroscientific evidence with a specific focus on sensorimotor prediction. The major conclusion is that most empirical evidence was consistent with the reduced prior proposal but not the prediction error weighing proposal. Specifically, the ASD population is resistant to reliable contextual priors even though their associative learning may remain unimpaired. In keeping with the reduced prior proposal, the ASD population showed atypical connectivity between brain areas, suggesting insufficient communication of top-down information. Additionally, subjective anxiety during the Bayesian inferential process probably hinders the prediction performance. One possible limitation of the present review is the generalizability of conclusions to the domain of social impairments. Future studies should dedicate to exploring the restrictive conditions on the reduced Bayesian prior and E/I ratio imbalance and the role of anxiety in moderating the predictive process. One practical implication is to promote context-dependent imitations in sensorimotor learning in ASD. This review can provide some insights to future intervention studies and practices for children with ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».