Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite de questions relatives aux deux termes langue spécialisée et technolecte et du type de relations qui les lient. Un rappel de la continuité existant entre la langue générale et la langue dite spécialisée est nécessaire avant d’essayer de présenter les traits caractérisant les langues spécialisées, pour aboutir à l’idée que ces dernières auraient plutôt tendance à désigner les usages savants et écrits. Or, des domaines d’activité techniques traditionnels – et parfois même modernes – dans des sociétés peu développées usent de l’oral de façon prépondérante. Il se trouve que cet aspect n’est point recouvert par la dénomination de langue spécialisée qui accorde la priorité à la langue (au sens saussurien). L’usage du terme de technolecte a l’avantage, au vu de ses formants, de pouvoir s’appliquer aussi bien à l’oral qu’à l’écrit et revêtirait ainsi un caractère plus générique que celui de langue spécialisée .
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 | 0.002 | 0.006 |
| 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 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".