Quelques aspects de la datation de termes techniques : le cas de l’enregistrement et de la reproduction sonores
Bibliographic record
Abstract
La datation de termes techniques se fait souvent de la même manière que celle des mots de la langue générale : par dépouillement d'un corpus littéraire ou peu spécialisé. Une méthode complémentaire consiste à identifier la technique en question et à suivre son évolution en s'attachant d'abord à la réalité, puis aux termes qui la dénomment. L'invention du phonographe offre une illustration de cette démarche : on identifie les étapes de sa découverte, on dépouille les documents techniques et de vulgarisation qui y font référence, et on arrive à des datations qui ne sont pas seulement antérieures à celles des dictionnaires, mais qui ont aussi une cohérence interne. L'approche terminologique peut donc fonctionner aussi en diachronie.
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 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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".