Bibliographic record
Abstract
Le présent article a pour but de délimiter le concept d’hybride lexical en français contemporain et d’en proposer une typologie en fonction de différents critères. L’hybride lexical est défini comme un néologisme issu principalement d’une hybridation, considérée comme un processus spécifique de créativité lexicale, qui combine les mécanismes de dérivation et d’emprunt direct. Ce processus se réalise par l’adjonction d’un élément allogène (mot plein lié, confixe ou affixe), emprunté directement à une langue A, soit à une base indigène, soit à un élément allogène venant directement d’une langue B. Le français emprunte aussi des hybrides à d’autres langues dans lesquelles ils sont formés en vertu de mécanismes hybridogènes analogues. Les formants d’hybrides se caractérisent par une absence d’autonomie dans la langue emprunteuse. Selon divers paramètres, les hybrides lexicaux peuvent se diviser en : 1) hybrides dérivationnels et hybrides par emprunt ; 2) hybrides interférentiels (résultat d’une interférence de deux langues dans des régions limitrophes) et hybrides non interférentiels ; 3) hybrides dénominatifs et hybrides d’auteur à fonction poétique et ludique.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".