Notice bibliographique
Résumé
Le texte médical est d’apparence scientifique et semble se caractériser par le recours aux termes. En réalité, la subjectivité y est omniprésente et se traduit par le recours aux mots, qui sont les véritables enjeux de la traduction. La terminologie ne pose pas de problème particulier au traducteur, toute l’information étant disponible grâce aux grandes banques de données documentaires, au multimédia en général et aux réseaux d’informateurs. Ce sont les mots qui véhiculent le vrai sens du texte et qui constituent un véritable défi pour le traducteur. Les termes, quant à eux, sont des leurres scientifiques qui cachent des objectifs qui le sont moins, comme la quête d’une reconnaissance scientifique, la course aux crédits de recherche ou le positionnement d’un laboratoire. D’autre part, le caractère impersonnel d’un texte médical spécialisé, qui en garantirait le caractère objectif, est de plus en plus contestable, à cause de l’importance qu’ont pris l’immunologie et la psychiatrie dans la médecine contemporaine. Ces dernières décennies, l’immunologie et la psychiatrie ont mis en avant une conception du patient qui prend en compte le psychologique dans l’analyse des troubles physiologiques. De la sorte, le discours médical réhabilite aussi le sujet à la première personne, même si sa présence reste latente dans le texte.
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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,014 |
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 ».