Bibliographic record
Abstract
Monique et Pierre Léon, qui ont été formés à l’ESPPPFE juste après la Seconde Guerre mondiale, évoquent deux de ses figures, parmi les plus marquantes : celles de Pierre Fouché et de son assistante, Suzanne Mercier. Nommé directeur de l’École en 1944, Fouché y dispensait des cours d’orthoépie (principalement destinés aux étudiants étrangers), de philologie romane et de « phonétique générale du français ». Ancien élève de Maurice Grammont, refusant de discuter les questions théoriques de la phonologie (telles que les envisageait alors, en France, un Martinet) ou de s’intéresser aux innovations techniques de la phonétique expérimentale, Fouché consacrait l’un de ses cours aux faits de stylistique orale, à ce que l’on ne nommait pas encore phonostylistique, appliquée principalement aux textes littéraires. Formée au Conservatoire à la diction du théâtre, Suzanne Mercier donnait à l’École des leçons de correction phonétique en vue desquelles elle avait mis au point des techniques articulatoires originales. Grande diseuse de textes, elle négligeait les éclairages de la linguistique en matière de correction phonétique. Remarquables pédagogues l’un et l’autre, Fouché et Mercier se signalaient d’abord par leur art consommé de la maïeutique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".