Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous exposons quelques problèmes concernant l'usage de synonymes en langue de spécialité. Les exemples présentés sont extraits d'un corpus portugais-brésilien de termes de l'intelligence artificielle. Quelques théories terminologiques n'acceptent pas l'occurrence de « termes synonymes », à cause de l'association univoque établie entre une notion et son terme correspondant ; d'autres théories, au contraire, reconnaissent que, d'après les contextes, une notion peut revêtir des formes synonymiques. Dans le corpus de l'intelligence artificielle que nous sommes en train d'analyser, environ 15 % des termes dépouillés sont susceptibles d'avoir des synonymes ou des quasi-synonymes. Ce rapport synonymique peut être géré par différentes formes d'alternance : formation syntagmatique / terme formellement simple ; terme emprunté / terme indigène ; terme simple / synonyme contextuel ; formation syntagmatique / siglaison. Ces différentes possibilités d'association entre notions et termes démontrent que la synonymie en langue de spécialité existe et mérite d'être étudiée de plus près.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".