Panorama intelectual de la terminología a través del análisis de redes sociales
Notice bibliographique
Résumé
When transmitting scientific knowledge, authors weave a web of intellectual affinities through the works they cite that portrays trends and developments in research in their discipline. In the present article, we aim to establish an intellectual panorama of Terminology in which we depict the outstanding developments in research and the most influential authors. To do so, we analyze periodical publications that have appeared over a wide period of time. Author Citation Analysis (ACA) and the visual representation of the relationships between authors through social networks (specifically, pathfinder networks) is based on the premise that links are necessarily established between the authors cited in any specific work so that greater frequency of co-ocurrence indicates a stronger affinity between authors. Among other findings, our results show that the group of most frequently cited authors represents less than 1% of the total and that only 12% of authors have published three or more articles. Moreover, we can confirm that research in Terminology is developing in three clearly differentiated directions: theoretical foundations, Natural Language Processing and Socioterminology.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».