Explore-exploit behaviors predict broad autism social phenotypes in general population
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is most often defined by social communication challenges and behavioral rigidity, but executive function deficits have long been considered potential contributors to autism-related impairments across these domains. Autism is a spectrum, with a broad range of phenotypes presenting below the diagnostic threshold, raising the possibility that variability in executive function may contribute to individual differences in autistic traits in the general population. Value based decision making tasks access aspects of executive function, and critically are amenable to computational approaches to dissect the latent variables that most contribute to individual differences in cognition. We capitalize on this approach to uncover the relationship between autistic traits as measured by the Broad Autism Phenotype Questionnaire (BAPQ) and explore-exploit balance in a three-armed restless bandit decision making task in a large (1001 participants) sample. We find that the BAPQ aloof subscale, which primarily describes social behavior related phenotypes, most strongly explains changes in choice behaviors, including sensitivity to outcomes, changes in choice flexibility, and level of exploration as inferred from a Hidden Markov Model. Canonical correlation analysis reveals that the strongest loading for these non-social reward related measures are in fact socially coded items. These findings suggest that different aspects of executive function challenges may be related to social and nonsocial autism-related behaviors in the general population, and that social components of behavior produce measurable differences in nonsocial 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».