Hommage à Gabrielle Quemada, lexicologue et préfacière d'un Dictionnaire du parler des métiers de Pierre Perret
Bibliographic record
Abstract
De son véritable titre Le Parler des métiers. Dictionnaire thématique alphabétique , l’ouvrage publié chez Laffont en 2002 qu’imagina et réalisa Pierre Perret, membre du Conseil supérieur de la langue française lorsque cette institution était dirigée par Bernard Quemada, a bénéficié du soutien constant de Gabrielle Quemada. Si l’ouvrage lui est explicitement dédicacé, ce qu’il ne faudrait pas oublier, il faut surtout retenir que Gabrielle Quemada l’a préfacé et, ce faisant, en lexicologue de talent, a su offrir aux linguistes des structures méthodologiques précieuses pour tout ouvrage lexicographique reposant sur une thématique et notamment celle précise du parler des métiers. Au-delà du sujet traité, en somme ce que les linguistes désignent sous le terme de technolectes, il faut aussi percevoir un ton particulier, vif, direct et pétillant, au service d’une recherche originale et pertinente, que l’on retrouve tout aussi efficacement dans son introduction scientifique à la neuvième édition du Dictionnaire de l’Académie française, dans le cadre de l’ouvrage dirigé par Bernard Quemada : Les préfaces du Dictionnaire de l’Académie française (1694-1992) .
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".