La capacité à générer des catégories dans le trouble du spectre de l’autisme : critères perceptifs ou conceptuels?
Bibliographic record
Abstract
Regrouper les informations en catégories permet de simplifier l’analyse de notre environnement, et de faire des apprentissages. Plusieurs études suggèrent que les enfants présentant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) utilisent des processus différents des enfants au développement typique (DT) pour catégoriser l’information, possiblement en se basant davantage sur des critères perceptifs plutôt que conceptuels. L’objectif de cette étude était de comparer la capacité d’enfants TSA et DT âgés de 7 à 14 ans à générer des regroupements par catégories, ainsi que le type de catégories générées dans chaque groupe, à l’aide du test de Catégorisation d’animaux du NEPSY-II. Les 37 enfants TSA inclus dans cette étude ont généré moins de catégories que les 35 enfants DT, mais le type de catégories générées ne différait pas entre les groupes, les deux produisant davantage de catégories perceptives que conceptuelles. Les catégorisations de type perceptif semblent ainsi être plus saillantes à l’âge scolaire, tant chez les enfants autistes que typiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".