Action prediction in autistic and non-autistic observers with perceptual and cognitive load
Notice bibliographique
Résumé
According to the broken mirror neuron theory of autism, autistic individuals are less efficient at mapping the behaviors of others onto their own bodily representations, which leads to difficulties in imitating and understanding others’ actions. However, limited research has explored the broken mirror neuron theory within the context of action prediction, the application of action understanding. In a pilot study, I employed a modified version of the pointing task where autistic and non-autistic participants predicted whether a target actor would point to the right or left without knowing that the actors were either instructed or allowed to choose freely where to point. I expanded on the original study by incorporating trials with perceptual or cognitive load. For the former, three actors were shown instead of just one, requiring the observer to respond to the actions of one target actor. For the latter, the observer was required to guess the target actor’s actions by pressing a key that is in the opposite (anti) direction as the target actor’s predicted pointing direction, as opposed to the same (pro) direction. All observers responded faster in the trials where the target actor chose freely where to point, called the choice advantage. However, an analysis of the autistic and non-autistic groups separately indicated that the choice advantage was observed in all experimental conditions in the non-autistic cohort but was reduced to the 1-actor, anti-pointing trials in the autistic group. These results indicate that autistic individuals may not be using body-language cues to predict the actions of others as effectively as non-autistic individuals, while offering a more nuanced perspective on autistic peoples’ understanding of others’ actions than the broken mirror neuron theory.
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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 | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».