Approche « terminométrique1 » du cycle économique : implications et prolongements
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à montrer que, particulièrement dans le domaine économique où la psychologie joue un rôle important et parallèlement aux modèles économétriques, une approche terminologique peut s’avérer utile en apportant un éclairage nouveau sur la situation économique et le degré de confiance en l’avenir des agents économiques. Selon qu’ils sont employés avec une fréquence plus ou moins grande dans la presse, les termes clés du cycle économique peuvent, en effet, constituer un baromètre de l’opinion en temps réel. Outre les données chiffrées, cette approche permet d’analyser les fluctuations des contenus sémantiques de ces termes à une époque de flottement : de la même manière que les repères traditionnels s’avèrent inadéquats pour analyser un environnement économique nouveau, la terminologie classique du cycle économique semble inadaptée et est appelée à être revue. Des termes apparemment courants reçoivent alors des connotations qui varient en fonction du contexte et la phraséologie contribue à nuancer les contenus sémantiques. D’où l’importance d’observer les termes en contexte.
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 | 0.006 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".