Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural languages have three major families of phrasemes: - Lexical phrasemes (phraseologized phrases): kick the bucket, black box, pay a visit, if you know what I mean. - Morphological phrasemes (phraseologized wordforms, see [Beck & Mel’čuk 2011]): for+get, light+house, in+dispens+able. - Constructional, or syntactic, phrasemes (phraseologized constructions, or phrase schemata): “X (N) V INF ?!?”, as in John be afraid?!? For more details on phrasemes within the Meaning-Text framework, see (Mel’čuk 2015: 336-340). This paper proposes an overview of an important subclass of lexical phrasemes that has not been as yet paid sufficient attention: cliches. First, a typology of lexical phrasemes is presented, with the definitions that underlie the subsequent discussion; this provides a formal framework for the description of cliches (Section 1). Second, the class of cliches is examined and a typology of cliches is proposed, based on the type of the cliche’s referent (Section 2). Third, a dimension for restrictions on the use of lexemic expressions in particular situations of linguistic communication is introduced-namely, a pragmatic constraint. Applied to cliches, it defines a subclass of a subclass of cliches- pragmatemes (Section 3).
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».