Bibliographic record
Abstract
La concordance interlinguale de termes polylexicaux et syntagmatiques, communément appelés expressions, linguistiquement nommés collocations, phrasèmes terminologiques, termes phraséologiques ou encore phraséotermes, reste un problème crucial et bien connu de la traduction en langue de spécialité. Les sciences du risque se révèlent être un point de rencontre interdisciplinaire, de sorte que de hautes instances nationales (ministères) et des institutions internationales (l’Union européenne, le Conseil de l’Europe) s’investissent dans l’information, la formation et les interventions dans ce domaine. WIN (Wide Information Network for Risk Management) est l’un des trois projets intégrés soutenus par la Commission européenne (2004-2007), le multilinguisme restant sa priorité. La proposition linguistique ici présentée concerne un glossaire multilingue, dont l’architecture combine termino- et lexicographie : macrostructure onomasiologique, microstructure sémasiologique, médiostructure grammaticale et sémantique, ainsi que des définitions multiples de termes clés avec leurs collocations semi-automatiquement extraites d’un important corpus textuel, scientifique, administratif et journalistique. La législation de l’Europe et du globe privilégiant l’harmonisation terminologique, la découverte et la création de concordances interlinguales deviennent l’objectif majeur pour garantir la sécurité des vies, des biens et de l’environnement dans le monde. Pour cette raison, une extension à d’autres langues, d’autres pays et d’autres continents devient une nécessité afin de promouvoir autant la diffusion du savoir que les spécificités culturelles.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.027 |
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".