L’illustration dictionnairique et les technolectes dans les dictionnaires sémasiologiques
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Bibliographic record
Abstract
L'illustration dictionnairique reste un secteur encore mal connu qui n'a pas suscité beaucoup de recherches. Or la représentation des technolectes au sein d'un dictionnaire passe en partie par les illustrations, qu'il s'agisse des dictionnaires de langue de type sémasiologique ou des dictionnnaires de langue de type onomasiologique, dans lesquels quelques tentatives d'illustration ont pu être repérées. Dans un premier temps, nous présentons donc une genèse correspondant à cette tentation, à partir des dictionnaires fondateurs du XIX e siècle jusqu'aux récentes réalisations, avec notamment une rapide analyse du Dictionnaire Quillet de la langue française (1948) et du Nouveau Dictionnaire français contemporain (1980), du Dictionnaire manuel illustré des idées par les mots (1898) et du Nouveau Dictionnaire analogique (1980), examinés dans la perspective que nous avons définie. Dans un deuxième temps, en choisissant pour corpus diachronique la « partie langue » du « Petit Larousse », suivie à travers douze éditions marquantes, depuis le premier ouvrage de la série à être illustré, le Dictionnaire complet de la langue française (1879), au Petit Larousse illustré de 1994, nous signalons les évolutions significatives, les constantes et la relation dictionnairique établie entre technolectes et illustrations. Enfin, dans un troisième temps, nous proposons une terminologie et quelques analyses. Distinguant entre autres les illustrations simples des illustrations complexes (terminologiques, typologiques, ordonnées, plurielles) et les illustrations monosémiques des illustrations polysémiques, nous procédons à quelques analyses comparatives qui paraissent révélatrices d'évolutions très sensibles. Ne serait-ce que le relevé des termes supportés par les illustrations (810 en 1889, 6280 en 1994). Contribuer par cette première approche à la connaissance des réalisations dictionnairiques, susciter des recherches dans le domaine spécifique des illustrations et des technolectes, tel est ici notre objectif.
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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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it