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Record W7005103760

Phénotypage computationnel de l’interaction sociale dans le développement psychopathologique et neurotypique

2023· dissertation· fr· W7005103760 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Canadian institutionsnot available
FundersAlliance de recherche numérique du CanadaInstitut de Valorisation des Données
KeywordsPopulationSocial assistanceSocial lifePoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Trouble du Spectre de l’Autisme (TSA) est un trouble neurodéveloppemental défini par deux caractéristiques principales : un comportement social atypique et des intérêts restreints et répétitifs incluant une rigidité comportementale. Le comportement social atypique est typiquement mesuré et quantifié par des déficits de Théorie de l’Esprit (ToM). Les outils classiques pour évaluer la ToM comportent plusieurs limites dont les biais liés à la subjectivité, la pauvre validité écologique et le manque d’échange réciproque. Ainsi, une tâche dyadique et intégrative pourrait pallier ces limites. En population adulte autiste, une telle tâche a été testée. Concrètement, le jeu du Penny-Hiding Game (PHG), où un joueur doit deviner dans laquelle de ses mains un adversaire a caché une pièce de monnaie, a été administré à un groupe de personnes autistes et un groupe de personnes non-autistes. La tâche comportait deux contextes : l’un social, où le participant croyait qu’il jouait contre un être humain en ligne, et l’un non-social, où le participant était informé qu’il jouait contre un ordinateur seulement. Cette étude a montré que les personnes autistes se montraient insensibles au contexte dans leur comportement modélisé par un phénotype computationnel comportant deux indices : la sophistication et la flexibilité. De plus, l’étude a identifié une stratégie de jeu qui semblait propre au groupe autiste. Le phénotype computationnel permettait aussi de classer les participants avec un taux de spécificité équivalent aux outils diagnostiques standards. La présente étude vise donc à étendre cette compréhension de la réciprocité sociale des personnes autistes à une population pédiatrique. L’enjeu des comorbidités en autisme constitue également un frein important aux avancées scientifiques. Ainsi, nous avons décidé d’inclure deux groupes dans notre échantillon qui présentent les comorbidités les plus prévalentes en autisme : le Trouble de l’Attention avec et sans Hyperactivité (TDAH) et les Troubles Anxieux (TA). À la suite d’une analyse de la performance avec ces trois groupes et une inspection visuelle des séquences de choix au cours de la tâche, un paramètre d’alternance/persévération et un groupe d’enfants neurotypiques (NT) ont été ajoutés. Ces deux ajouts font de ce mémoire une étude partiellement exploratoire. Le but était donc de valider la tâche informatique du PHG auprès de populations pédiatriques cliniques, d’identifier et d’explorer des différences de groupes au niveau des stratégies de jeu, de la performance et du phénotype computationnel et d’explorer le rôle potentiel des associations entre le phénotype computationnel, la performance et les symptômes associées aux trois conditions cliniques à l’étude : les symptômes autistiques, attentionnels/exécutifs et anxieux. Les analyses ont permis de révéler que le groupe NT avait une performance significativement supérieure aux groupes TSA, TDAH et TA et que la quantité et la sévérité des symptômes étaient négativement associées au score de performance en contexte social. La stratégie la plus utilisée à travers tous les groupes et indépendamment du contexte était une stratégie d’apprentissage par renforcement et aucune différence au niveau de la sophistication ou de la flexibilité n’a été détectée. Ces deux résultats constituent une non-réplication de ce qui a été observé chez les adultes. La persévérance dans la tâche était plus élevée chez les personnes autistes spécifiquement, ce qui constitue un marqueur potentiel pour dépister, et éventuellement identifier le TSA, bien que d’autres études soient nécessaires pour le confirmer. Cette étude novatrice a permis d’illustrer la complexité de la réalité clinique et de mettre la table pour des études subséquentes en psychiatrie computationnelle auprès des enfants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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