Bibliographic record
Abstract
Si le recours à l'éponyme est un procédé de formation de termes très productif dans certains domaines, il reste néanmoins un phénomène très peu étudié par les linguistes et, plus particulièrement, les terminologues qui semblent renvoyer la balle à la logique. D'autre part, à en juger par les invectives fréquentes contre les éponymes, ils n'ont, dans l'ensemble, pas bonne presse chez les utilisateurs de la langue. Cependant, envisagée par rapport à des domaines particuliers, la situation paraît beaucoup plus nuancée. En médecine, par exemple, ils rencontrent beaucoup d'hostilité parce qu'ils sont perçus comme des facteurs perturbateurs de la terminologie du domaine, pour l'essentiel transparente puisque largement fondée sur la composition savante. En histoire naturelle, ils sont plutôt bien intégrés et forment même l'ossature du système binominal de Linné, alors qu'en physique (et en mathématiques), ils ne semblent pas susciter de sentiment particulier. Mais si le procédé se maintient dans ce climat a priori défavorable, c'est d'abord parce qu'il étend considérablement la capacité de dénomination des langues naturelles en mettant à leur disposition tout le répertoire des patronymes en nombre quasi illimité. Son maintien s'explique aussi par le fait qu'il participe au processus de régulation interne de la science en permettant à celle-ci de reconnaître les mérites des siens.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".