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Enregistrement W2777581233

A la recherche des langues perdues.

2014· article· fr· W2777581233 sur OpenAlexaboutno aff
Sica Acapo, Laura Mareglia, Valeria Kolbe, Daniel Negers, Guillaume Malingri de Bagnolo, Iryna Dmytrychyn, Frosa Pejoska‐Bouchereau, Jean de Dieu Karangwa, Camille Gerschel Hautefeuille, Peter Stockinger, Pauline Massol

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La reputation de l’INALCO s’est construite sur l’eventail monumental de langues que l’institut propose. Des 93 langues enseignees, seules quelques-unes (japonais, chinois, coreen, arabe, russe) prennent le devant de la scene de par le nombre de leurs etudiants et la multitude d’evenements qui leur sont consacres. Qu’en est-il donc du peul, du wolof, du telougou ou du macedonien ? Ce petit documentaire tente de mettre en lumiere ces langues rares a petits effectifs. La preservation de ces langues est un enjeu important : l’INALCO serait le dernier etablissement au monde a proposer l’enseignement du maya ; une enseignante d’inuktitut de l’INALCO se revele etre une aide precieuse pour des travailleurs canadiens, a qui elle enseigne a distance afin de leur permettre de dialoguer avec les populations Inuit locales. « A la recherche des langues perdues » propose donc de decouvrir ces langues rares en partant a la rencontre des enseignants et des etudiants. Alors que les derniers revelent leurs raisons pour etudier ces langues, leurs motivations, et leur quotidien ; les enseignants egalement reflechissent a la place de la langue qu'ils enseignent ainsi que les enjeux qu'il y a a etudier des langues etrangeres, parfois aussi petites que les leurs.

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)0,007
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,006

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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