Asimmetrie terminologiche italiano/russo nel settore tecnico
Notice bibliographique
Résumé
Nell'ambito del presente lavoro il fenomeno di multiformità del termine si esprime in una stratificazione cognitiva riconducibile alla variazione terminologica e viene esaminato in maniera trasversale su entrambe le lingue di lavoro. \n\tLa terminologia del dominio “Macchine per il riempimento” nasce sotto forma di testi scritti e orali che sono frutto sia di diversi contesti extralinguistici sia della percezione stratificata dei testi. \n\tA livello terminografico, i processi interdipendenti di produzione della terminologia stratificata e della sua percezione stratificata si concretizzano in asimmetrie cognitive. \n\tLa Tesi intende registrare le asimmetrie cognitive presenti nella terminologia del dominio prescelto mediante l'impiego del modello del Dizionario Esplicativo Combinatorio (DEC). Oltre ad essere uno strumento particolarmente adatto a tal fine, il DEC si pone a base di diversi progetti nel settore del lessico specialistico fruibili sul WEB. \nIl presente lavoro costituisce il primo contributo scientifico elaborato in Italia di adattamento del DEC alla terminologia tecnica. \n\tNella prima parte del lavoro si tratteggia il progetto on-line DiCoEnviro sviluppato dall'Osservatorio Linguistico Senso-Testo (OLST) dell’Università di Montreal in base al nucleo teorico e teoretico DiCo. \n\tIn seguito si opera una contestualizzazione del modello DEC, sia mediante l’excursus biografico dell'autore Igor Mel'čuk sia mediante la descrizione della teoria Smysl<=>Tekst, fondante il DEC – in termini universalmente impiegabili. \n\tIn seguito ancora, con la trattazione contemporanea in entrambe le lingue di lavoro, si analizzano le particolarità terminologiche del dominio in base ai testi appartenenti a diverse tipologie testuali. L'analisi porta a tratteggiare quella catena di percezione “dal produttore del macchinario all'utilizzatore diretto” che costituisce la radice delle asimmetrie cognitive-oggetto di ricerca. \n\tSulla scorta delle asimmetrie individuate si formulano proposte di configurazione del DEC funzionali alla sua applicazione al settore terminologico. \n\tI risultati lasciano supporre che adattamenti simili a quelli proposti, mutatis mutandis, produrrebbero risultati altrettanto soddisfacenti in ciascun settore industriale.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».