ADHD traits are not related to Multisensory Integration in a University Population
Notice bibliographique
Résumé
In daily life, we are constantly bombarded with sensory information from multiple sources. Our ability to combine these cues into a single perceptual experience is known as multisensory integration. Research is starting to show that multisensory integration may be altered in individuals with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). However, most studies have focused on clinical populations, leaving little known about how multisensory integration related to ADHD traits along a dimensional spectrum, consistent with the Research Domain Criteria (RDoC) approach. The present study examined associations between ADHD traits and multisensory integration in university students using three different behavioural tasks (i.e., Sound-Induced Flash Illusion [SIFI], McGurk, and speech-in-noise). ADHD traits were assessed dimensionally, including overall ADHD traits, as well as inattentive and hyperactive-impulsive trait dimensions. Participants were also divided into High ADHD and Low ADHD trait groups for categorical comparisons. Results indicated no significant associations between overall, inattentive, or hyperactive-impulsive ADHD traits and performance on any of the multisensory tasks. Similarly, no group differences were observed between High and Low ADHD trait groups. These findings suggest that multisensory integration differences reported in previous research may emerge only when ADHD traits reach clinical severity, rather than existing across the broader continuum of traits. This study highlights the importance of considering both dimensional and categorical approaches when examining cognitive mechanisms in ADHD. Future work should explore developmental and contextual factors that may shape multisensory integration in clinically significant ADHD.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».