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Enregistrement W2953990599

L'analyse des langues amérindiennes : problèmes et hypothèses

2005· article· fr· W2953990599 sur OpenAlexaboutno aff
Emmanuel Désveaux, Michel de Fornel, Elisabeth de Pablo, Peter Stockinger, Valérie Legrand, Alice Maestre

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la continuation des seminaires menes en commun les annees precedentes, nous tenterons de reexaminer le rapport entre les donnees de l’ethnographie et celles de la linguistique sur le terrain nord-americain. Il s’agira de depasser les apories inherentes a la position de Sapir qui proposait d’un cote un schema phylogenetique comme explication de la diversite linguistique du sous-continent et qui plaidait, d’un autre cote, pour une integration semantique forte entre langue et culture. Or, la carte des familles de langues et celle des aires culturelles ne correspondent pas. En guise d’introduction, nous esquisserons une breve epistemologie du champ qui inclura une discussion des repercussions qu’ont sur nos disciplines les travaux menes aujourd’hui par les tenants du courant cognitiviste. Michel de FORNEL est directeur d'etudes en Anthropologie et linguistique a l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales/ Emmanuel DESVEAUX est directeur d'etudes a l'EHESS, directeur du projet pour la recherche et l'enseignement au Musee du Quai Branly et directeur de l'UMS 1834 destinee a produire des dispositifs multimedia d'accompagnement a la museographie. M. Desveaux a effectue de nombreuses etudes sur le terrain, en Cote d'Ivoire, dans le Grand Nord canadien et au Montana, chez les Crow, les Blackfeet et les Assiniboines.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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