Acoustic and Semantic Processing of Auditory Scenes in Children with Autism Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Processing real-world sounds requires acoustic and higher-order semantic information. We tested the theory that individuals with autism spectrum disorder (ASD) show enhanced processing of acoustic features and impaired processing of semantic information. METHODS: We used a change deafness task that required detection of speech and non-speech auditory objects being replaced and a speech-in-noise task using spoken sentences that must be comprehended in the presence of background speech to examine the extent to which 7-15 year old children with ASD (n = 27) rely on acoustic and semantic information, compared to age-matched (n = 27) and IQ-matched (n = 27) groups of typically developing (TD) children. Within a larger group of 7-15 year old TD children (n = 105) we correlated IQ, ASD symptoms, and the use of acoustic and semantic information. RESULTS: Children with ASD performed worse overall at the change deafness task relative to the age-matched TD controls, but they did not differ from IQ-matched controls. All groups utilized acoustic and semantic information similarly and displayed an attentional bias towards changes that involved the human voice. Similarly, for the speech-in-noise task, age-matched-but not IQ-matched-TD controls performed better overall than the ASD group. However, all groups used semantic context to a similar degree. Among TD children, neither IQ nor the presence of ASD symptoms predict the use of acoustic or semantic information. CONCLUSION: Children with and without ASD used acoustic and semantic information similarly during auditory change deafness and speech-in-noise tasks.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».