Les noms composés anglais et français du domaine d’Internet : une radiographie bilingue
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’étudier le lexique d’un domaine de spécialité, Internet, qui présente la particularité de n’être pas réservé à un groupe d’experts. Les termes apparaissant quasi exclusivement en langue anglaise, la question centrale est de savoir comment se traduit l’influence de l’anglais sur la terminologie du français, langue cible. Pour apporter des éléments de réponse, nous avons examiné les noms composés, qui sont particulièrement nombreux dans ce domaine. Après avoir dressé le profil morphosyntaxique des termes collectés dans notre corpus à travers l’étude de leurs structures compositionnelles, y compris la pseudo-confixation, nous avons tracé leur portrait sémantique avec une analyse de la centricité et des relations sémantiques entre leurs éléments. Notre conclusion est que le lexique français d’Internet conserve des traces de l’origine anglaise de nombreux termes mais que le nombre d’emprunts est faible.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".