Bibliographic record
Abstract
De nombreux termes médicaux ont été formés en transgressant une règle étymologique classique, c'est-à-dire en mélangeant des éléments grecs et latins. Nous avons colligé près de 250 de ces hybrides gréco-latins en français médical et constaté qu'une dizaine sont en concurrence avec un synonyme étymologiquement homogène ; la moitié au moins connaissent un emploi quelque peu différent de leur « équivalent » plus « pur », alors que les autres n'ont pas d'équivalent usité de la sorte. Un phénomène analogue est observé en anglais médical, bien que nous n'ayons pas été en mesure de le quantifier de la même façon. Il paraît somme toute illusoire de vouloir bannir les hybrides du vocabulaire médical, sauf éventuellement en créant des mots nouveaux. On peut même voir à ces hybrides une certaine utilité, en dehors du simple fait qu'il sont passés dans l'usage. Certains, en effet, permettent de marquer une nuance, d'une manière arbitraire mais commode. En outre, pour celui ou celle qui étudie la terminologie médicale, l'apprentissage des hybrides gréco-latins peut constituer un moyen efficace de mémoriser l'étymologie.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".