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Enregistrement W4225152475 · doi:10.22329/jtl.v16i1.7279

Ontario Human Rights Commission Right to Read Report: Sincere, Passionate, Flawed

2022· article· en· W4225152475 sur OpenAlexaffvenueabout
Jim Cummins

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDutch Social and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)DyslexiaLiteracyIntervention (counseling)PsychologyPedagogyIdentification (biology)CommissionMathematics educationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Right to Read report highlights the fact that children who experience dyslexia are not being adequately supported in Ontario schools. The report’s call for the establishment of a more effective identification and intervention infrastructure within the school system is timely and persuasive. Unfortunately, the Right to Read report advances two unsubstantiated claims to explain the reading difficulties some children experience in the early grades. Specifically, it argues that Ontario schools are failing to teach reading skills effectively for all students, not just those with specific reading disabilities. Second, it attributes this general failure to the fact that most Ontario schools implement a balanced approach to reading instruction, which the report claims, pays insufficient attention to teaching sound/letter correspondences in a systematic, explicit, and intensive way. Neither of these claims is supported by the scientific data. Ontario students are consistently among the top performers in cross-Canada and international comparisons of reading performance. Furthermore, the empirical research is fully consistent with the implementation of a balanced or contextualized approach to literacy instruction that integrates the teaching of sound/symbol relationships with a more general commitment to immerse children into a literacy-rich instructional environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,006
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0170,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,009

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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