Bibliographic record
Abstract
Cet article comprend trois parties. Dans la première, nous présentons un bref historique de la formation du corpus. L'opération, collective dès le départ, a commencé en 1971 et continue jusqu'à ce jour. Le corpus, actuellement sur PC, contient environ 13 000 articles différents, dont chacun comprend le terme grec accompagné de ses équivalents en anglais, français et allemand. La deuxième partie, consacrée au dictionnaire multilingue de linguistique, est constituée de trois sous-parties. Dans la première, après une courte exposition de quelques exemples du désordre terminologique régnant - à l'origine de cette tentative de normalisation - est présenté le public qui en sera le bénéficiaire et auquel le dictionnaire s'adresse. Dans la deuxième sous-partie, sont exposés les trois critères de sélection des vedettes, à savoir la fréquence d'usage, la répartition et les difficultés de traduction potentielles. Dans la troisième, enfin, est présentée la forme que revêtira le dictionnaire compte tenu d'un certain nombre de choix ayant trait à l'ordre alphabétique, à l'éclatement des homonymes, aux renvois, à l'indication de la catégorie grammaticale de la vedette et aux index à la fin du volume. La troisième partie comprend des réflexions nées des problèmes terminologiques auxquels nous nous sommes heurtés. Ainsi sont successivement présentés les critères d'adéquation des termes, quelques problèmes relatifs à la traduction de ceux-ci ainsi que leur forme. Dans la recherche des équivalents interlinguistiques, il est important de souligner la pérennité du signifiant malgré le changement du signifié, les correspondances interlinguistiques entre préfixes, suffixes et formants et deux cas problématiques, les faux amis et des cas de convergence et de divergence. Enfin, la forme des termes est examinée sous trois aspects, ceux de leur étymologie, des procédés déformation et de leur catégorie grammaticale.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
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.
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".