Bibliographic record
Abstract
En français, il y a un ordre préféré pour les adjectifs lorsqu’ils sont du même côté du Nom à l’intérieur du syntagme nominal. Ces adjectifs sont interprétés dans un emboîtement : l’adjectif immédiatement juxtaposé au nom modifie ce nom, l’adjectif juxtaposé à ce groupe le modifie, et ainsi de suite. Les sériations dépendent du sens des adjectifs et du contexte d’emploi : l’adjectif qui est le plus susceptible de former un concept avec le nom selon la situation d’emploi est celui qui se combine immédiatement avec le nom, qui est le plus enchâssé. Les sériations ne représentent que des préférences et non pas des contraintes rigides, et il est presque toujours possible d’intervertir l’ordre des adjectifs. Les combinaisons résultantes ne constituent pas des déviances syntaxiques, mais plutôt des combinaisons sémantiques moins attendues : les expressions sont acceptables si le nom et l’adjectif adjacent construisent un concept provisoire qui est approprié dans le 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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".