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Enregistrement W2139678317 · doi:10.7202/038314ar

Les composés populaires de la langue catalane : étude diachronique de la néologie

2009· article· fr· W2139678317 sur OpenAlexvenueno aff
Rosa Estopà

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La finalité du présent article est de montrer l’intérêt de l’analyse de la néologie lexicale dans le cadre de la description de la langue. Le travail dont nous faisons état fait partie d’un vaste projet de recherche ayant pour objectif la description comparée des néologismes et des ressources de néologie utilisées dans les diverses modalités de la langue catalane. Ainsi, nous avons axé la recherche sur la néologie utilisée dans les médias et formée par composition populaire, qui est l’un des mécanismes permettant aux locuteurs catalans de former des mots nouveaux au moyen de ressources qui leur sont propres. Nous avons analysé les néologismes de langue catalane formés par composition et relevés dans un corpus diachronique de textes de presse couvrant une période de quinze ans. L’étude met en évidence le passage d’une productivité de 8 % à 2 % pour la composition populaire. Elle révèle également que la structure de la plupart des néologismes par composition est de type NN, et que la représentativité d’autres structures productives dans le passé se révèle être nulle ou peu importante dans le corpus de néologismes étudié.

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)
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 enseignants0,687
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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