About eponyms in infocommunications and radio technologies terminology
Notice bibliographique
Résumé
Eponimy problems in terminology of infocommunications and radio technologies are considered for the first time. Consideration of a linguistic aspect includes the analysis of 169 domestic publications in 27 directions of researches and allocation of medicine as a direction which concerns nearly half of all publications. It is supposed that the use of the term "eponym" became widely used by linguists in the last third or a quarter of the 20th century, as they adapted existing practices to assign personal names existing in medicine to a wide range of medical terms. Two types of dictionaries of the medical terms-eponyms differing in volume and structure are considered and analyzed. 64 eponyms-anthroponyms and one eponym-toponym are allocated from the standard programs of the speciality "Radio Engineering" (1984 version) as an example. The full name of the researcher, years of life, the country and disciplines using eponyms are established for eponyms-anthroponyms. It is established that the main "supplying countries" of eponyms-anthroponyms are the USA - 18, Great Britain - 11, France - 11, Germany - 10 and Russia - 6 eponyms. Drawn conclusions prove the need of continuation of researches in order to include: preparation of separate publications concerning forgotten or underexplored personalia, and preparation of the dictionary, which glossary has to correspond to modern programs of training of specialists. Results of such researches will promote formation of such competences as ability validly and delicately use historical heritage and ability to carry out the activity on the basis of complete system scientific outlook with use of knowledge in the field of history of science and equipment.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».