Reflet de la pandémie de Covid-19 dans les dictionnaires de la langue française
Notice bibliographique
Résumé
The Reflection of the COVID-19 Pandemic in Dictionaries of the French Language. Languages adapt to reflect changes taking place in the life of users. The COVID-19 pandemic, by its specificity, has had an enriching effect on the French language, which quickly created and borrowed simple and complex lexical units, a new specialized vocabulary reflecting the transformations that have occurred in the society. Medical terms like coronavirus (type of virus) and COVID-19 (disease caused by SARS -CoV-2) became a part of everyday conversation. New words and new meanings are usually added to dictionaries once editors have enough evidence to demonstrate continued historical use; therefore, they must be used over a significant period of time to earn their place in dictionaries. Based on the above, the question arises: how has the epidemic impacted dictionary editors? The present study attempts to investigate the new French words and expressions that emerged in the wake of the COVID-19 crisis and were added to dictionaries of the French language. The corpus collected within this study comprises neologisms (the concept of neologism can be misleading here, because the lexicography theory characterizes neologisms as words which have not been included in current dictionaries) from various fields, new words or expressions and new meanings which have been added to the Petit Robert and the Petit Larousse illustré and the online dictionaries Grand dictionnaire terminologique and Wiktionnaire. The French dictionary Le Petit Robert has added 26 new words and meanings to its 2022 dictionary, and 48 new words and meanings, from cluster to coronapiste (a cycle lane introduced during the COVID-19 crisis), have entered the French dictionary Le Petit Larousse 2022. The present study shows how French dictionaries have been able to adapt to the changes brought about by the COVID-19 pandemic. During this health crisis, the French language has been extraordinarily dynamic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».