Notice bibliographique
Résumé
Le présent article offre une description synthétique des évaluatifs en français. On commence par caractériser les évaluatifs ou expressions de valeur. Puisque les évaluatifs sont bipolaires et peuvent présenter une gradation dans leur évaluation, il est naturel de vérifier si leur répartition n’est pas identique à celle des antonymes de degré. En fait, elle en est indépendante dans une large mesure. La morphologie dérivationnelle fournit des corrélations plus fortes avec le marquage axiologique. D’abord, il n’existe pas de suffixe axiologiquement positif en français. Ensuite, les suffixes péjoratifs n’opèrent pas tous de la même façon : en gros, la valeur négative peut être introduite par le suffixe ou, au contraire, être héritée du radical. Pour ce qui est des préfixes, leur impact axiologique n’est pas déterminé entièrement par la négation qu’ils expriment. Il y a d’autres marqueurs de l’axiologie que les morphèmes : par exemple certaines constructions, comme la célèbre N de N . Au niveau lexical aussi, le jugement de valeur peut être présupposé ou impliqué par l’usage de certains mots. En axiologie, comme dans d’autres domaines de la linguistique, se pose le problème de la projection des valeurs élémentaires. Nous abordons ce problème à partir de quelques exemples. Enfin, nous reprenons la question de l’ironie, phénomème dont nous avions dû faire abstraction pour fonder nos intuitions axiologiques, et nous montrons que la valeur entre dans la définition même de l’énoncé ironique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».