Notice bibliographique
Résumé
Dyslexia: A History by Phillip Kirby and Margaret Snowling is the outcome of a 6-year research project led by King’s College London and St John’s College, Oxford. Dyslexia affects at least 1 in 10 people. Recently dyslexia has been in the British headlines, with former Member of Parliament Matt Hancock bringing it to the fore again sharing his experience and advocating for awareness and support. Only recently have historians began to conduct research into learning disabilities. Despite the prevalence of dyslexia, Kirby and Snowling provide the first empirical study, charting both the history of social transformation towards the understanding of dyslexia and the actions of the advocates, teachers, supporters and the state intervention for those with dyslexia. The book contains four sections, structured in a chronological format capturing 150 years of history. In the first section of the book, the origins of dyslexia were investigated. In 1877 a German neurologist Adolf Kussmaul was the first to document extreme reading difficulties in children in able children which he referred to as ‘word blindness’. By 1896, British practitioner William Pringle Morgan began research into ‘word blindness’. His findings could be comparable to descriptions of individuals with dyslexia today. Moreover, this was followed by British ophthalmologist, James Hinshelwood, with both producing an accumulation of reports. Pringle Morgan and Hinshelwood performed an important role in associating dyslexia with high intelligence. However, the section notes investigation subsided in the UK due to the influence of English psychologist Cyril Burt. Burt was critical of ‘word blindness’ denouncing the diagnosis as a ‘pseudo-pathology’ used by poorly trained psychiatrists. Research into dyslexia was then overtaken by a pioneering study undertaken by American physician Samuel Orton. Orton focused his research on the USA delving into reading and writing challenges and multi-sensory learning and teaching. Additionally, in 1930, in the Netherlands, the first specialist school for dyslexic students was opened.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,024 |
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 ».