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Enregistrement W4411812668 · doi:10.1002/hsr2.70969

Evaluation of Emotion Recognition in Individuals With Autism Spectrum Disorder: Recommended Designs for Future Studies

2025· article· en· W4411812668 sur OpenAlexaff
Parisa Ghanouni, Laura Eves

Notice bibliographique

RevueHealth Science Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderEmotion recognitionPsychologyClinical psychologyAudiologyCognitive psychologyAutismDevelopmental psychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2025
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