Stratégie pour la détection semi-automatique des néologismes de presse
Bibliographic record
Abstract
Stratégie pour la détection semi-automatique des néologismes de presse – Les auteurs présentent l'Observatori de Neologia de Barcelona (OBNEB). L'un des objectifs de l'organisme est la détection de la néologie formelle dans la presse écrite. L'article expose les concepts de base qui sont en rapport avec la néologie. Puis il décrit les méthodes de travail de l'OBNEB. Ensuite, les caractéristiques du corpus sont détaillées. Ce corpus est riche de sept millions d'occurrences provenant du dépouillement de textes journalistiques. Les premiers essais d'extraction semi-automatique des néologismes ont été menés à partir de ces données. Enfin, les auteurs expliquent le fonctionnement du logiciel qui est utilisé pour repérer et pour traiter les néologismes. Ce logiciel a été mis au point à l'Institut universitari de lingüística aplicada de la Universitat Pompeu Fabra. D'autres informations sur les travaux des auteurs peuvent être consultées à l'adresse suivante : « http://www.iula.upf.es ».
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.015 |
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".