Bibliographic record
Abstract
Le présent article fait état d’un inventaire des propriétés transformationnelles unaires pensé pour le codage des prédicats dans un dictionnaire électronique conçu principalement pour la traduction automatique espagnol-français. Le travail a un caractère éminemment métalexicographique et appliqué. Il ne contient pas de nouveautés théoriques puisque toutes les transformations présentées sont bien connues. Son but est de fournir à un linguiste informaticien travaillant en contexte multilingue une vue d’ensemble de cette partie de la description linguistique. En amont des propriétés transformationnelles, nous traitons les alternances de traits syntactico-sémantiques pour une position argumentale donnée, les alternances de prépositions, les interprétations non agentives et les diathèses spéciales. Comme transformations unaires, nous présentons : l’insertion de déterminants nominaux, l’insertion de partie appropriée, les insertions d’un argument, les pronominalisations, l’effacement d’un argument, les permutations d’arguments (sous-divisées en : permutations proprement dites, détachements, extrapositions et extractions), les changements de diathèse (la passive pleine, la passive indirecte, le réfléchi, la passive impersonnelle et différents types de restructurations : les restructurations N0 – (Prép) N1, les restructurations N0 – Prép N2 et les restructurations (Prép) N1 – Prép N2). Finalement, nous abordons les variantes syntaxiques des verbes support. Les propriétés retenues sont illustrées moyennant des exemples en français et en espagnol.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
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".