Nuria Edo Marza. The Specialised Lexicographical Approach: A Step further in Dictionary Making.
Notice bibliographique
Résumé
Specialized lexicography (also labelled terminology or terminography, as Nuria Edo Marzá reminds us), has attracted much interest in the past few years. It would take too much space here to list all the books and research articles devoted to the subject, but it is obvious that many scholars and practitioners (among which stands Edo Marzá) believe it differs from standard lexicography in certain respects and deserves to become a separate subject of study. In this book, the author aims to define a ‘new approach’ to specialized lexicography. The approach labelled the Specialized Lexicographical Approach, SLA, is applied to the field of industrial ceramics. Edo Marzá sets herself to explain the various theoretical and methodological aspects that should be taken into account in this new approach. The book by Nuria Edo Marzá is divided into two main sections. The first one is entitled ‘Theoretical framework’ and contains 6 chapters. The second section bears the title ‘How to compile a specialised dictionary’ and contains 3 chapters and a final section with concluding remarks. The book also includes an 8-page bibliography, three different lists (websites, terminological databases, existing dictionaries of ceramics) and a 4-page subject index. In this first section, I will summarize each chapter; in the following one, I will proceed to give my assessment of the contents of the book.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,027 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».