Notice bibliographique
Résumé
Résumé Il n’y a pas de lien simple entre langue et culture. Une même langue (le français, l’anglais, l’espagnol, etc.) peut être associé à des manières différentes de parler du monde, associées à des cultures elles aussi différentes, au sein de communautés différentes d’utilisateurs (Français, Belges francophones et Québécois ; Mexicains et Argentins ; etc.). Des ensembles de locuteurs de cultures différentes qui se servent d’une même langue vont y puiser des termes différents pour évoquer une même situation. Simultanément, des ensembles de locuteurs utilisant des langues différentes, mais proches par leurs cultures (par exemple Belges francophones et néerlandophones), peuvent se servir alors de termes quasi-équivalents. Pour saisir ce qui différencie deux cultures, il est très fécond de comparer les manières dont une même situation y est mise en mots. Les différences entre les versions en anglais et en français du texte de la Convention internationale des droits de l’enfant fournissent une bonne illustration de ce fait. Si provide et care sont ainsi caractéristiques de la version anglaise, « veiller à » l’est de la version française. On retrouve ce même contraste dans des domaines très différents de la vie sociale, par exemple la manière dont les constitutions française d’un côté et américaine de l’autre évoquent le rôle du chef de l’Etat.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
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 ».