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Record W2069382937 · doi:10.7202/002242ar

Science, dénomination et partage du pouvoir : le cas des éponymes

2002· article· fr· W2069382937 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

venuePublished in a venue whose home country is Canada.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
Topiclinguistics and terminology studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.896
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it