The Ontario Right to Read Inquiry and the Social Model of Disability
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Christine Caughill published an article in the Canadian Journal of Disability Studies, critiquing the Ontario Human Rights Commission (OHRC) Report of the Right to Read Inquiry (herein referred to as “the report”), titled “Managing the problem of dyslexia: a review of the Ontario Human Rights Commission Report of the Right to Read Inquiry” (Caughill, 2024). As a scholar of health equity, literacy advocate, and mother of children with dyslexia, I read this article with interest and concern. Caughill (2024) argues that the report utilizes a medical model of disability, was conducted in response to a “science of reading movement” (Caughill 2024, p. 38), frames children with reading disabilities as “a problem to be solved” (Caughill, 2024, p. 40), and is ultimately, “dehumanizing” of individuals with reading disabilities (Caughill, 2024, p. 38). However, Caughill misinterpreted and decontextualized aspects of the report, and in the process failed to recognize that the report is largely based on a social model of disability. In doing so, Caughill reinforces circulating narratives of dyslexia and disability that are harmful.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,051 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».