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Enregistrement W4411985628 · doi:10.15353/cjds.v13i1.1075

Managing the Problem of Dyslexia: A Review of the Ontario Human Rights Commission Report of The Right to Read Inquiry

2024· review· en· W4411985628 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Christine Caughill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionDyslexiaHuman rightsPolitical scienceLawPsychologyReading (process)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In January 2022 the Ontario Human Rights Commission (OHRC) published the Report of The Right to Read Inquiry (Right to Read) which summarised the findings of a public inquiry into human rights related to reading disabilities and reading instruction in Ontario’s public education system. A public inquiry centred on the human rights of disabled people would appear to be a victory for inclusion and disability rights. From a disability studies approach, the Right to Read report represents the dominant perspective of disability, rooted in biological determinism and the medical model of disability (Goodley, 2001). Right to Read illustrates how the perception of disability as a problem to be solved is so firmly entrenched that it goes unnoticed and unquestioned. For this reason, the report provides an opportunity to examine how disability matters, and what disability means.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,439
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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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