Notion d'« archi-concept » et dénomination
Bibliographic record
Abstract
Cette étude se place dans le cadre d'une approche multilingue de la terminologie. Les termes équivalents (i.e. désignant des concepts homologues dans plusieurs langues) font l'objet d'une analyse exhaustive en éléments de nomination. Tous les éléments de nomination sont regroupés en un ensemble panlinguistique qui est vu comme le correspondant d'un ensemble de traits conceptuels, lui-même représentation d'un "archi-concept" englobant la totalité des caractéristiques (i.e. traits conceptuels) de chacun des concepts homologues dans les langues utilisées. L'archi-concept, parce qu'il est placé au seul niveau cognitif, peut avoir son utilité dans le cadre d'une représentation "conceptuelle" affinée, non strictement dépendante d'une seule langue naturelle. La procédure explicite que nous proposons s'appuie sur les dénominations dans diverses langues et sur les mécanismes inférentiels susceptibles de donner accès aux traits conceptuels non désignés. La même approche multilingue permet de mettre en place, après confrontation de plusieurs conceptologies, une conceptologie enrichie non tributaire d'une seule langue et non dépourvue d'intérêt dans le cadre des études cognitives.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".