Configuration does not affect the allocation of visual attention to foreground and background information differently in autism on a change detection task
Notice bibliographique
Résumé
Background The visual processing of autistic people has been connected to a tendency to process local, or detailed, information more readily than the overall global, or configural, structure of visual information. This style has been highlighted in evidence of unique and efficient attention processing on certain tasks, such as the detection of changes. However, research on change detection in autism is mixed, with discrepancies seemingly attributed to the diversity of stimuli and the specific components of perception and attention involved in the task. Purpose We assessed rudimentary differences in change detection between autistic and non-autistic participants using a simple geometric task manipulating local/global processing and foreground/background attention. Method Thirty-two autistic adolescents and adults ( M age = 20.21, SD = 6.10) and 32 mental-age matched non-autistic adolescents and adults ( M age = 19.79, SD = 4.92) completed a change-detection task involving displays of rectangles presented in configural (global) and non-configural (local) arrangements. The participants were asked to indicate whether changes to the colours of these displays occurred. Results Three mixed-effect analyses of variance comparing accuracy, detection sensitivity, and response bias revealed a similar pattern of visual prioritization for both groups, with more accurate, sensitive and less biased change detection for foreground changes, especially non-configural ones. While accuracy levels were similar across groups, non-configural changes produced greater detection sensitivity for non-autistic than autistic participants. Conclusion The findings reflect similar attentional patterns between autistic and non-autistic adolescents and young adults in change detection, even when issues of both configural/non-configural arrangement and foreground/background elements were considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».