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Enregistrement W2079342277 · doi:10.1093/ijl/ecu023

Dictionaries and the Digital Revolution: A Focus on Users and Lexical Databases

2014· article· en· W2079342277 sur OpenAlexaff
Marie-Claude L’Homme, Monique C. Cormier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lexicography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexicographyDigital humanitiesFocus (optics)SociologyLibrary scienceLinguisticsHumanitiesComputer scienceArtPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was March 2012 in Paris: one of us was attending the annual Journée des dictionnaires organized by Jean Pruvost. Paul Bogaards was also there. During a break, we began discussing the upheavals in the dictionary world caused by the digital age. That was when the idea for this special issue of IJL was conceived. In August 2012, a number of people at the 15th Euralex Congress were approached about the project and, according to Paul, “the idea was enthusiastically received”. Paul Bogaards passed away only a few weeks later in October 2012, so naturally we wish to dedicate this special issue to him. Thank you to Anne Dykstra for making this issue possible. This digital revolution will take us from one universe to another, from paper dictionaries to digital dictionaries. The two editors responsible for this special issue, speaking from a professional standpoint of course, belong to one or the other of these universes. Monique C. Cormier specializes in historical lexicography: her medium is paper, at least for original versions. Terminology specialist Marie-Claude L’Homme deals primarily with digital media. We have extensive experience with both paper and digital media and agree on the need to understand our current intermediate state. We thus venture without regret and without fear.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,018
Études des sciences et des technologies0,0050,019
Communication savante0,0420,059
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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