Notion d'« archi-concept » et dénomination
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude se place dans le cadre d'une approche multilingue de la terminologie. Les termes équivalents (i.e. désignant des concepts homologues dans plusieurs langues) font l'objet d'une analyse exhaustive en éléments de nomination. Tous les éléments de nomination sont regroupés en un ensemble panlinguistique qui est vu comme le correspondant d'un ensemble de traits conceptuels, lui-même représentation d'un "archi-concept" englobant la totalité des caractéristiques (i.e. traits conceptuels) de chacun des concepts homologues dans les langues utilisées. L'archi-concept, parce qu'il est placé au seul niveau cognitif, peut avoir son utilité dans le cadre d'une représentation "conceptuelle" affinée, non strictement dépendante d'une seule langue naturelle. La procédure explicite que nous proposons s'appuie sur les dénominations dans diverses langues et sur les mécanismes inférentiels susceptibles de donner accès aux traits conceptuels non désignés. La même approche multilingue permet de mettre en place, après confrontation de plusieurs conceptologies, une conceptologie enrichie non tributaire d'une seule langue et non dépourvue d'intérêt dans le cadre des études cognitives.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle