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Enregistrement W4400129767 · doi:10.1051/shsconf/202419104003

Noms différents, même référent ? ADN et synonymie patronymique en Franche-Comté médiévale

2024· article· fr· W4400129767 sur OpenAlexaff
Pierre Gendreau-Hétu

Notice bibliographique

RevueSHS Web of Conferences · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLinguistic and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’origine et l’évolution des noms de famille ont déjà intéressé la linguistique française (p. ex. Dauzat 1951). Les limites des archives et la spéculation abusive n’ont pas favorisé les travaux en onomastique et l’étude historique des noms héréditaires s’est peu à peu effacée du paysage scientifique. La révolution génomique des dernières décennies a toutefois produit des données et développé des outils qui ont fait de la patronymie un axe de recherche novateur : l’étroite analogie entre la transmission patrilinéaire du nom de famille et celle du chromosome Y a permis de revenir en force sur l’émergence médiévale et moderne des patronymes en Europe de l’Ouest. Cet article se penche sur une étude de cas qui chevauche le Pays de Vaud et la Franche-Comté. L’histoire conservait l’hypothèse d’un rapport entre les noms de famille Rochat/Rochet et Ferreux. Seul le recours à une méthodologie mixte combinant linguistique et génétique a pu apporter la preuve de « synonymie historique » de ces noms. L’étude proposée en fait la démonstration et pose plus largement la difficulté de l’interdisciplinarité, plus encore entre sciences séparées par des facultés aux antipodes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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