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Enregistrement W4362512676 · doi:10.21203/rs.3.rs-2742517/v1

Gesture imitation performance and visual exploration in young children with autism spectrum disorder

2023· preprint· en· W4362512676 sur OpenAlexaff
Kenza Latrèche, Nada Kojovic, Irène Pittet, Shreyasvi Natraj, Martina Franchini, Isabel M. Smith, Marie Schaer

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésImitationGestureAutism spectrum disorderPsychologyAutismCognitive psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Imitation behaviors develop very early and increase in frequency and complexity during childhood. Most studies in children with autism spectrum disorder (ASD) support a general decrement in imitation performance. To better understand this phenomenon in ASD, factors related to visual attention and motor execution have been proposed. However, these studies used various paradigms and explored different types of imitation in heterogeneous samples, leading to inconsistent findings. The present study examines imitation performance related to visual attention and motor execution. We focused on gesture imitation, consistently reported as more affected than imitation of actions with objects in ASD. We also investigated the influence of meaningful and meaningless gestures on imitation performance. Methods Our imitation eye-tracking task used a video of an actor who demonstrated gestures and prompted children to imitate them. The demonstrations comprised three types of gestures: meaningful (MF) and meaningless (ML) hand gestures, and meaningless facial gestures. We measured the total fixation duration to the actor’ face during child-directed speech and gesture demonstrations. During the eye-tracking task, we video-recorded children to later assess their imitation performance. Our sample comprised 100 participants, among which were 84 children with ASD (aged 3.55 ± 1.11 years). Results Our results showed that the ASD and typically developing (TD) groups globally displayed the same visual attention toward the face (during child-directed speech) and toward gesture demonstrations, although children with ASD spent less time fixating on the face during FAC stimuli. Visual exploration of actors’ faces and gestures did not influence imitation performance. Rather, imitation performance was positively correlated with chronological and developmental age. Moreover, imitation of MF gestures was associated with less severe autistic symptoms, whereas imitation of ML gestures was positively correlated with higher non-verbal cognitive skills and fine motor skills. Conclusions These findings contribute to a better understanding of the complexity of imitation. We delineated the distinct nature of imitation of MF and ML hand gestures in children with ASD. We discuss clinical implications in relation to assessment and intervention programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations0
Publié2023
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