Notice bibliographique
Résumé
Pour les terminologueshistoriques, le terme s’oppose radicalement au mot. Il est caractérisé par la monosémie, l’univocité, la précision de sa définition et un sens uniquement référentiel faisant de lui une étiquette apposée sur la chose. La terminologie se prétend purement onomasiologique et chargée de la standardisation des langages spécialisés. Or, depuis quelques décennies certains terminologues se sont rapprochés de la linguistique, surtout de la linguistique de corpus, pour construire une terminologie basée sur l’observation des discours, donc sémasiologique, dans laquelle le terme peut être polysémique, avoir des synonymes, avoir un sens influencé par son contexte. Pour eux, l’objectif premier n’est plus la standardisation mais la description des discours spécialisés. Ces nouveaux terminologues ont fait avancer la discipline en la rapprochant de la linguistique et en privilégiant l’observation de faits réels plutôt que l’évocation d’idéaux mais leur rejet des principes de la terminologie classique est peut-être excessif. Nous voulons montrer, en les examinant l’un après l’autre, que ces principes n’ont pas perdu tout intérêt, sur le plan de la langue et sur le plan social, en particulier pour la construction d’outils. Plutôt que d’accentuer les divergences entre les courants, il nous semble donc préférable de revendiquer leur complémentarité.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».