Recognition of facial expressions in autism: Effects of face masks and alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
It is often assumed that the recognition of facial expressions is impaired in autism. However, recent evidence suggests that reports of expression recognition difficulties in autistic participants may be attributable to co-occurring alexithymia—a trait associated with difficulties interpreting interoceptive and emotional states—not autism per se. Due to problems fixating on the eye-region, autistic individuals may be more reliant on information from the mouth region when judging facial expressions. As such, it may be easier to detect expression recognition deficits attributable to autism, not alexithymia, when participants are forced to base expression judgements on the eye-region alone. To test this possibility, we compared the ability of autistic participants (with and without high levels of alexithymia) and non-autistic controls to categorise facial expressions (a) when the whole face was visible, and (b) when the lower portion of the face was covered with a surgical mask. High-alexithymic autistic participants showed clear evidence of expression recognition difficulties: they correctly categorised fewer expressions than non-autistic controls. In contrast, low-alexithymic autistic participants were unimpaired relative to non-autistic controls. The same pattern of results was seen when judging masked and unmasked expression stimuli. In sum, we find no evidence for an expression recognition deficit attributable to autism, in the absence of high levels of co-occurring alexithymia, either when participants judge whole-face stimuli or just the eye-region. These findings underscore the influence of co-occurring alexithymia on expression recognition in autism.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».