Expanding Research on Contextual Factors in Autism Research: What Took Us So Long?
Notice bibliographique
Résumé
Although autism is a childhood-onset neurodevelopmental disorder, its features change across the life course due to a combination of individual and contextual influences. However, the influence of contextual factors on development during childhood and beyond is less frequently studied than individual factors such as genetic variants that increase autism risk, IQ, language, and autistic features. Potentially important contexts include the family environment and socioeconomic status, social networks, school, work, services, neighborhood characteristics, environmental events, and sociocultural factors. Here, we articulate the benefit of studying contextual factors, and we offer selected examples of published longitudinal autism studies that have focused on how individuals develop within context. Expanding the autism research agenda to include the broader context in which autism emerges and changes across the life course can enhance understanding of how contexts influence the heterogeneity of autism, support strengths and resilience, or amplify disabilities. We describe challenges and opportunities for future research on contextual influences and provide a list of digital resources that can be integrated into autism data sets. It is important to conceptualize contextual influences on autism development as main exposures, not only as descriptive variables or factors needing statistical control.
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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 | 0,147 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».