Essai d'élaboration d'un modèle terminologique/terminographique variationniste
Bibliographic record
Abstract
O texto a seguir trata do fenômeno da variação denominativa nas terminologias e das diferentes formas de que ela se reveste. A consideração deste fenômeno constitui uma tendência relativamente nova entre os terminólogos, influenciada pela socioterminologia e proveniente da terminologia com base em corpus. Este texto apresenta essa nova tendência variacionista e procura demonstrar como ela está modificando a própria prática da terminologia e suas descrições. No cerne destas modificações encontra-se a discussão do princípio wüsteriano da biunivocidade do termo. Para a terminologia, isso implica a aceitação de fenômenos como a polissemia e a sinonímia, tradicionalmente considerados como aberrantes ou, ao menos, interferentes nos discursos das línguas de especialidade. Para determinar adequadamente a sinonímia (variação denominativa), propomos neste artigo a utilização de marcas específicas (cronoletais, topoletais, sociolingüísticas, socioprofissionais) próprias para orientar o usuário nas diferentes situações relativas à linguagem com que ele se depara. O texto apresenta enfim um modelo terminográfico de dados adaptado a uma descrição terminológica variacionista.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.007 |
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".