Categorization of the : Examples of a Domain of Notions in the Lexical Field
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we organize a micro-world of «objects» (Cf. seats), specified by different kinds of parameters which are categorised in terms of “agentive templates”. We introduce the notion of “network of meaning” to integrate these templates. | .I. This paper resumes previous studies, already set in lexicology in the intention to redefine the notion of “referent” in discourse; in others words, the notion of “objects” as pieces of the world (real or imaginary). In this way, it is the definition of the relationship between the “signified” (in Saussurian words: the principle of a linguistic differenciation) and the “referents” as a description of the objects by means of “semic features”. One of the most well-known linguistic studies is Pottier’s work on seats (1963). The linguist introduced the notion of a matrix of combinatorial features in order to describe different types of seats (like chair, stool, armchair,…) according to definitional criterion: with/without back, with/without arms, fixed/folding, one seat/several seats, etc,… these features are denotative criterions by which we are able to caracterize the “mental image” of theses entities and through which we understand what they are; afterwards, we can introduce them in different kinds of discourse scenarii. Similarly, this thematic of the seats appears again in G. Lakoff’s book (1987: 52) who finds once again in Rosch’s analysis of prototype the relevance of the notion of “opposite features”. .II. The analysis that we propose cannot be only a mode of inventory of the data (which will be introduced in the creation of thesaurus). It has to allow us to build a notion of “representation of knowledge” that we have of these referents; in others words, the setting up of a process which means their cognitive organization; as such, this kind of entity is able to have: a use , < a
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».