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Enregistrement W2064614202 · doi:10.7202/1024183ar

Le vocabulaire économique et social : entre termes, formules discursives et noms propres

2014· article· fr· W2064614202 sur OpenAlexaffvenue
Jeanne Dancette

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article rend compte d’une réflexion sur les modes de terminologisation dans le domaine de la mondialisation économique et sociale. Le corpus sur lequel est basée cette analyse est la nomenclature du Dictionnaire analytique de la mondialisation et du travail / Analytical Dictionary of Globalization and Labour / Diccionario analítico de la globalización y del trabajo . Les questions soulevées sont celles de la caractérisation du vocabulaire économique et social : Les expressions terminologisées répondent-elles aux critères classiques d’un terme ? Quelles sont leurs propriétés discursives ? Par extrapolation, le discours économique et social relève-t-il plus de la langue de spécialité ou de la langue générale ? Selon notre étude, la réponse se situe dans un continuum entre langue de spécialité et langue générale, selon la nature des textes et leur fonction. L’article est une invitation à s’interroger sur le rôle des formules discursives et des noms propres dans les terminologies des sciences sociales, particulièrement médiatisées à l’ère de la mondialisation. Il conclut sur l’importance pour le rédacteur ou le traducteur d’en saisir les marques idéologiques et de connaître l’instance, voire l’auteur, à l’origine d’un terme, d’un syntagme terminologique ou d’un nom propre terminologisé, car dans ces domaines le vocabulaire n’est jamais neutre. De plus, la problématique de leur fonction discursive est critique dans les sciences sociales, même si ces vocables ne présentent généralement pas de grosses difficultés d’équivalence linguistique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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