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Enregistrement W2423192275 · doi:10.7146/hjlcb.v11i21.25479

Leksikografien på egne ben. Fordelingsstrukturer og byggedele i et brugerorienteret perspektiv

2017· article· da· W2423192275 sur OpenAlexaff
Sven Tarp

Notice bibliographique

RevueHERMES - Journal of Language and Communication in Business · 2017
Typearticle
Langueda
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensPraxis Spinal Cord Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leksikografien på egne ben. Fordelingsstrukturer og byggedele i et brugerorienteret perspektiv 1. IndledningHvis et gazellekid ikke er i stand til at stå på egne ben inden for de første 20-30 minutter af sit liv, er det fortabt.Så slemt er det ikke gået for leksikografien.Den lever i bedste velgående -især som praksis.Men det ville være synd at sige, at den som videnskab er blevet voksen.I en vis forstand befinder den sig stadig i sine 20-30 første leveminutter.Fejlen er rent genetisk.Leksikografiens skæbne er, at den har delt seng med lingvistikken.Afkommet er derfor undertiden blevet en svækket hybrid.En stor del af dem, som har skrevet teoretisk om leksikografi, har haft deres baggrund i lingvistikken.Mange har deltaget i udarbejdelsen af det, som noget upræcist kaldes for sprogordbøger.På dette grundlag har de i deres teoretiske betragtninger anskuet leksikografien som en del af lingvistikken.Det er en oplagt fejl, som ville svare til, at man definerede leksikografien som en disciplin under pumpeteknologi, medicin, aftaleret og årsregnskaber, fordi disse fagområder også har været gjort til genstand for ordbogsproduktion.Selv da fejlen var rettet, hvilket ikke mindst skyldes den tyske leksikografi H.E. Wiegand, 1 levede lingvistikkens gener videre i leksikografien.Og tilmed blandet op med filosofiske vandregener.2 Et af de grelleste eksempler er den tilbagevendende diskussion om semantik og 121

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1970,117

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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