The effective usage of corpora in legalese studies (on the example of the fiducie)
Notice bibliographique
Résumé
If we consider corpus linguistics as the study of a language through its samples, we should give credit to its contribution to the advancement of various sub-fields of linguistics: lexicography, translation studies, applied linguistics, diachronic studies and contrastive linguistics. The latter can be regarded as a special case of a linguistic typology that is distinguished from other types of typological approaches by a small sample size and a high degree of granularity (Gast 2011: 2-3). Nowadays, corpus-based contrastive studies can be treated as a growing research area that focuses on two or more languages. The present paper makes an attempt to discuss the usefulness of the specialized combined parallel-comparable corpus while dealing with legalese. The effectiveness is presented on the example of the legal institution fiducie. The methodology of research comprises the comparative analysis as well as the corpus-based analysis of the terms related to the fiducie-s presented in three varieties of French: France’s, Canadian and Luxembourgish. The carried out research reveals the juridical-semantic differences and the problematics of the verbal realization of the concepts related to three fiducie-s. These hinder a proper interpretation and complicate the process of translation. The major solution is found through the specification of meaning by renaming.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».