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Enregistrement W2146189419 · doi:10.7202/009273ar

«Qui se ressemble s’assemble.» Logique de construction et d’organisation des zoonymes en langue inuit

2004· article· fr· W2146189419 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Vladimir Randa

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Être en mesure de nommer avec précision et discernement le milieu naturel dans lequel on vit, notamment la faune, fait partie aux yeux des Inuit des compétences qui fondent leur identité culturelle. Parallèlement à l’étude du sens, l’analyse formelle des noms d’animaux et de la nomenclature zoologique fournit de précieuses informations sur la manière dont les Inuit perçoivent la faune. Loin d’être composée de termes isolés, la nomenclature zoologique se caractérise par de nombreuses connexions lexicales: celles-ci impliquent bien entendu en priorité des animaux faisant partie des mêmes taxa mais aussi, dans un certain nombre de cas, des animaux appartenant à des catégories différentes. En règle générale, c’est la ressemblance morphologique qui est à l’origine de ces mises en relation qui se réalisent par le biais de la dérivation lexicale. Nombre de zoonymes sont construits à partir des noms des parties anatomiques (corporèmes), indication que le corps animal et humain constitue, ici comme dans d’autres registres de la culture inuit, une référence incontournable.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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