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Enregistrement W2904420995 · doi:10.18812/refc.2018.86.219

Les variations lexicales dans les pratiques dictionnairiques

2018· article· fr· W2904420995 sur OpenAlexaboutno aff
Suh Duck-Yull

Notice bibliographique

RevueSociete d Etudes Franco-Coreennes · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les traditions dictionnairiques varient selon les langues, les pays et les dictionnaires. Dans cette étude, nous nous sommes intéressé à l’accueil que réservent les dictionnaires aux “mots d’ailleurs” ainsi qu’au traitement qu’ils accordent aux variantes standard régionales. D’une part, cette étude s’est effectuée à partir des préfaces des dictionnaires et de l’autre, à partir d’unités lexicales concrètes que nous cherchons dans ces dictionnaires. Pour l’étude comparative, nous avons choisi d’examiner les dictionnaires de langue anglaise (Concise Oxford Dictionary et Webster New Collegiate Dictionary), les dictionnaires de langue française(Petit Robert et Petit Larousse) et les dictionnaires bilingues(Harrap’s Shorter, Robert-Collins et Oxford-Hachette). Quant aux exemples concrets qui prennent la position adoptée par les dictionnaires, nous nous sommes limité à la présentation de quelques unités lexicales : trois nord-américanismes en anglais et cinq canadianismes en français. Au terme de cette étude, nous avons abouti à la conclusion que les dictionnaires unilingues et bilingues examinés accordent une importance croissante aux variantes standard régionales et appliquent un système de marquage en général rigoureux. En fait, le Dictionnaire canadien bilingue inclut des variantes standard régionales qu’il accompagne de marques topolectales. D’une part il indique les francismes, les briticismes, les nord-américanismes, d’autre part les usages limités au Canada, à savoir les canadianismes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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