Notice bibliographique
Résumé
Продолжена дискуссия о методологии концептуальных исследований, открытой И. Б. Левонтиной в 2008 г. на страницах журнала «Вопросы языкознания» в рецензии на первый том коллективной монографии «Антология концептов» и продолженной И. А. Стерниным и В. И. Карасиком в дальнейших томах словаря нового типа. Наукометрический обзор актуальной лингвистической литературы посвящен изучению различных аспектов концептуализации, материалом для которого послужили описания концептов в русле ведущих научных школ, психолингвистические работы, описания в рамках Московской семантической школы и др. Методом сплошной выборки на официальном сайте ВАК были найдены диссертации по концептологии за последние 10 лет. Кроме того, анализу подверглись актуальные монографии и научные статьи, представленные в базе данных РИНЦ. Основу обзора составили труды за последнее десятилетие, привлекались работы более раннего периода для описания полноты картины. Особое внимание в ходе проведения анализа работ уделялось изучению методологии и материалу исследований. В итоге удалось установить, что 2/5 авторов согласны с предложенной И. Б. Левонтиной стратегией изучения концептов, основанной на семантическом анализе, разработанном в Московской семантической школе, в частности Ю. Д. Апресяном. Лишь 10 % трудов по концептологии основаны исключительно на лексикографических источниках, в остальных случаях привлекаются данные корпусной лингвистики, опрос информантов, полевые исследования и т. п. Около четверти диссертантов опирались на различные экспериментальные методы исследования. Анализ современного состояния отечественной концептологии представлен с привлечением наглядных методов презентации статистической информации, в том числе разнотипных диаграмм. Подводятся промежуточные итоги продолжающейся по сей день дискуссии и очерчиваются некоторые перспективы развития отечественной лингвистики. The paper follows the ongoing discussion on conceptualization methodology that was initiated by I. Levontina on the pages of Topics in the Study of Language in 2008. The author reviewed the first volume of Anthology of Concepts, I. Sternin and V. Karasik continued the debate in the second part of the conceptuary. The paper presents scientometric analysis of up-to-date linguistic works dedicated to various conceptualization aspects. Investigations in the context of leading linguistic schools, as well as psycholinguistic researches and studies within Moscow semantic school were analyzed. All theses on concepts in between 2012.01-2022.04 were taken from the official cite of HAC. Moreover, monographs and contributions from the database of RSCI were studied. The main body of this part consisted of the works published within the last ten years. Still some earlier researches were also engaged to show the whole picture. Special attention was paid to the methodology and material of the selected works. The obtained results show that 2/5 authors support I. Levontina’s proposal on how to investigate concepts. That suggested approach was elaborated within Moscow Semantic School, namely by Yu. D. Apresyan. Only 10% of researches are based on lexicographic sources, the rest rely on corpora, native speakers’ survey, field studies, etc. A quarter of theses’ authors applied various experimental techniques. To visualize the results of the survey different diagrams and charts are used. The paper is wrapped up with the subtotals of the ongoing discussion, some development prospects of domestic linguistic are suggested.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
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 ».