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Enregistrement W4309495779 · doi:10.32920/21596487

Framing Deaf Children’s Right to Sign Language in the Canadian Charter of Rights and Freedoms

2022· preprint· en· W4309495779 sur OpenAlexaffabout
Jennifer J. Paul, Kristin Snoddon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguistic rightsSign languageManually coded languageFundamental rightsCharterHuman rightsLinguisticsFraming (construction)Political scienceSign (mathematics)Bill of rightsRight to propertyLawGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sign language rights for deaf children bring a unique perspective to bear in the fields of both disability rights and language planning. This is due to the lack of recognition in existing case law of the right to language in and of itself. Deaf children are frequently deprived of early exposure to a fully accessible language, and as a consequence may develop incomplete knowledge of any language. Thus, in the case of deaf children the concept of sign language rights encompasses rights that are ordinarily viewed as more fundamental to human equality. This paper will take as a starting point the historical treatment of the enumerated disability ground in the Canadian Charter of Rights and Freedoms’ section 15(1) guarantee of equality rights. We argue that in order to meet deaf children’s specific biological and linguistic needs, these children’s right to sign language also needs to be recognized as an analogous ground for protection from discrimination. Sign language rights are framed in terms of an immutable characteristic of all children, namely the biolingual process for language acquisition. The biolingual process is the experiential and innate ability to acquire language.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0170,034
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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