Notice bibliographique
Résumé
1. Introduction: The contribution of formulaic language to fundamental debates in linguistics, Weinert, R. (University of Sheffield, UK) Part 1: Formulaic Language in Acquisition and Pedagogy 2 Acquisition of academic adjective-noun collocations, Schmitt, N., and Li, J. (University of Nottingham, UK) 3. Idiomatic speech: The effect of task variation and target language in the use of formulaic sequences by L2 users of French and Spanish Forsberg, F. (Stockholm University, Sweden) 4. Effectiveness of Text Memorization in EFL Learning of Chinese Students, Dai, Z., and Ding, Y. (Nanjing University, China) 5. Lexical bundles in an EAP corpus, Wood, D. (Carleton University, USA) 6. Lexical bundles in introductory electrical engineering textbooks and ESP materials, Chen, L. (Carleton University, USA) Part 2: Identification and Psycholinguistic Processing of Formulaic Language 7. Formulaicity in Code-Switching: criteria for identifying formulaic sequences, Kazuhiko, N. 8. Lexical bundles and working memory: an ERP study, Tremblay, A. (University of Alberta, Canada) 9. Phonological aspects of the identification and the psycholinguistic processing of formulaic sequences, Lin, P. (University of Nottingham) 10. On the comparative processing of different PLI structures - an eyetracking study, Columbus, G. (University of Alberta, Canada) Part 3: Communicative Functions of Formulaic Language 11. Linguistic survey of marriage vows in the framework of critical discourse analysis, Arakelyan, S. (Eurasia University, Armenia) 12. A text in speech's clothing: Discovering specific functions of formulaic expressions in Beowulf and blogs, Garley, M., Slade, B. and Terkourafi, M. (University of Illinois at Urbana-Champaign, USA) 13. Semantic behavior of Arabic idioms, Abdou, A. (University of Manchester, UK) 14. Formulaicity and translation: a cross-corpora analysis of English formulaic binomials and their Italian translations, Giammarresi, S. (University of Palermo, Italy).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».