Notice bibliographique
Résumé
Dati statistici internazionali (2007) rivelano che ogni minuto sono inviati 50.000 SMS nel mondo. Il progetto di ricerca (2009 – 2011) riguarda le pratiche di scrittura attraverso i messaggi inviati traimite Short Message Service. In particolare, la ricerca si focalizza sull’analisi linguistica dei testi e lo studio delle correlazioni tra caratteristiche lingusitiche dei testi e caratteristiche sociodemografiche degli autori. Prevede la raccolta di un corpus stimato di 300.000 testi e di alcuni dati sociodemografici degli autori. Lo scopo é quello di monitorare le caratteristiche della lingua scritta via SMS, l’evoluzione dei codici specifici di questa lingua, le varianti e covariazioni rispetto alla caratteristiche sociodemografiche. Al progetto partecipano: l’univerità di Bologna (Letizia Caronia, Dipeartimento di scienze dell’educazione); l’Università di Ottawa, l’Università Simon Frazer di Vancouver, l’Università di Montreal (Patrick Drouine, Dipartimento di Linguistica e traduzione, André H. Caron Dipartimento di comunicazione, Pphilippe Langlais, Dipeartimento di informatica) e l’università cattolica di Lovanio che ha condotto il primo studio su larga scale dei messaggi di testo. La ricerca ha anche lo scopo di fornire dati utili alle compagnie telefoniche per migliorare la qualità del servizio e indirizzzare la ricerca tecnologica nel settore delle NICT
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,923 | 0,884 |
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 ».