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Record W1994783329 · doi:10.7202/002241ar

Optimisation du rapport coûts-avantages dans la réalisation de dictionnaires terminologiques informatisés (DTI) sur PC

2002· article· fr· W1994783329 on OpenAlexvenueno aff
Uzoma Chukwu

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
Topiclinguistics and terminology studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les dictionnaires terminologiques informatisés d'aujourd'hui répondent à la plupart des exigences qu'on pouvait formuler vers la fin des années 1980: rapidité d'exécution, consultation multiniveau, etc. Ce progrès, dans certains cas, n'a pas été tant le fait d'une sophistication accrue de l'ingénierie linguistique que de l'avènement de Windows 3.x. Cependant, l'élaboration du dictionnaire informatisé continue de comporter une phase de collecte et de description de données et une phase de développement de moteur de pilotage et d'interrogation du dictionnaire. Cela a pour conséquence non seulement de détourner l'attention du terminologue du contenu de son dictionnaire au profit du support-véhicule mais aussi d'augmenter le coût des dictionnaires. Or, on sait que le moteur du système d'aide de Windows est assez puissant pour piloter n'importe quel dictionnaire terminologique. Il présente par ailleurs d'autres avantages qui le rendent idéal pour la tâche : il est d'une conception hypertexte et il est multi- et hypermedia. L'urgence de la recherche d'un format standard de codage facilitant l'échange de données terminologiques est aussi un argument de poids en faveur de l'adoption de ce système : quel que soit l'outil de création utilisé pour créer un fichier de WinHelp, celui-ci a toujours le format RTF sous-jacent. A priori, c'est un projet qui semble relever avant tout du génie logiciel mais il n'en est rien puisqu'il permet de poser des questions proprement terminologiques et termino-graphiques, notamment celles du statut et de la gestion de la synonymie en terminologie, de la lisibilité de la fiche terminologique, de l'élargissement de la fonction terminologique. Nous espérons enfin qu'il permettra de mettre en œuvre ce qu'on pourrait appeler le "test hypertexte de terminologisme" permettant la validation a posteriori du statut terminologique des unités proposées comme telles par le terminologue.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.008

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.

Opus teacher head0.074
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.173 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2002
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