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Enregistrement W2032154769 · doi:10.7202/021022ar

Le processus de formation et d’évolution des hagionymes. Exemples tirés de trois inventaires choronymiques dans l’Est du Québec

2005· article· fr· W2032154769 sur OpenAlexaffvenueabout
Christian Bonnelly, Jean-Marc Nicole, Judith Roy

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesNominationArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un survol rapide de la carte du Québec nous révèle la popularité de l'usage des noms de saints dans la dénomination des entités géographiques. Un relevé systématique des hagionymes a été effectué à partir des données préalablement recueillies lors d'inventaires choronymiques de trois portions du territoire québécois : le canton de Bagot au Saguenay, la basse-vallée de la rivière du Gouffre dans Charlevoix et une partie des comtés de Bellechasse et de Dorchester. Cette étude n'a pas la prétention d'expliquer tout le processus hagionymique ayant marqué la toponymie du Québec. Toutefois, une phénoménologie commune aux trois secteurs, différenciés à la fois dans l'espace et le temps, nous permet de tirer quelques conclusions. Ainsi, on remarque la relative pauvreté des noms de saints véritables par rapport à ceux provenant de premiers colons ou de personnages éminents. L'origine de la dénomination varie d'autre part suivant le type d'entité représentée, qu'elle soit administrative, cadastrale ou autre. Il existe deux processus de formation des hagionymes : l'un simple, c'est-à-dire où on ne retrouve que le nom du saint lui-même, l'autre complexe, c'est-à-dire où l'hagionyme s'accompagne d'un désignatif de localisation. L'hagionymie, par sa nature, peut donc apporter des éléments à la connaissance d'un aspect de la psychologie sociale du Québec.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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