Evaluation of Emotion Recognition in Individuals With Autism Spectrum Disorder: Recommended Designs for Future Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Autism spectrum disorder (ASD) is a lifetime neurodevelopmental condition, which its prevalence is on the rise. Difficulties with emotion recognition and perspective-taking are commonly observed in individuals with ASD, leading to a profound impact on their daily functions. The aim of this document was to offer a reflective perspective on the evolution of research in this area. Methods: This document evaluates current research approaches. The analysis focused on identifying key trends, gaps, and areas for further investigations. Results: Most studies that examined emotional face recognition in individuals with ASD yielded mixed findings regarding their ability in recognizing specific types of emotions. It may be considered that the heterogeneous population as well as the stimuli or experimental designs in previous studies play pivotal roles in inconsistencies in findings. Conclusion: This commentary critically reflects on the previous studies, highlights trends in the current literature, and suggests how assessments can be implemented in future studies.
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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 | 0,385 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».