Polysémie des verbes et traitement argumental dans les dictionnaires du XVII e siècle : le verbe « cuire »
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article montre le traitement de la « polysémie » avant la lettre dans les dictionnaires de langues du XVII e siècle. À partir des dictionnaires français-latin, où le latin est utilisé pour distinguer les sens, plusieurs modèles de dictionnaires monolingues s’élaborent que l’on illustrera ici par l’exemple du verbe cuire . Du point de vue de la nomenclature, on constate que la frontière entre polysémie et homonymie intervient dans l’organisation des dérivés ; du point de vue de la microstructure, on note l’importance donnée à la distinction entre les classes sémantiques des différents arguments. Le Dictionnaire de Nicot et le Dictionnaire de l’Académie ont une parenté certaine en ce qui concerne la macrostructure, mais pour ce qui est de la microstructure, le Dictionnaire de l’Académie est plus proche du Furetière . Quoiqu’il en soit, ces ouvrages, auxquels il faut joindre le Dictionnaire de Richelet , donnent une image très précise des différents sens du verbe (qui vont de la cuisine à la brûlure), grâce à leur analyse du verbe, en liaison avec la nature sémantique de ses arguments.
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How this classification was reachedexpand
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".