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Enregistrement W2899310031 · doi:10.4000/asp.5255

Terminologie outillée et diachronie : éléments de réflexion autour d’une réconciliation

2018· article· fr· W2899310031 sur OpenAlexaff
Aurélie Picton

Notice bibliographique

RevueASp · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longtemps considérée comme le parent pauvre des recherches en langues de spécialité, la diachronie semble aujourd’hui prendre la place qui lui est due. Néanmoins, les travaux et recherches diachroniques présentent une grande hétérogénéité tant dans leurs approches que dans les objectifs qu’ils poursuivent. Si ceci reflète la richesse des apports de la diachronie, cela indique également que l’heure semble moins au plaidoyer en faveur de cette perspective, mais plus à la réflexion autour de ce qui la caractérise lorsqu’elle est appliquée aux langues de spécialité. Dans ce contexte, nous proposons d’adopter le prisme de la terminologie textuelle pour alimenter cette réflexion. Cette approche cherche en effet depuis plusieurs années à systématiser les méthodes outillées d’analyse de la variation en corpus spécialisés et à en théoriser différents aspects, à partir de contextes réels d’application. Ces objectifs ont donc amené ce courant à questionner plusieurs « piliers » d’analyse en diachronie autour des notions de corpus, outils, experts et interprétation.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0050,020
Communication savante0,0160,026
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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