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Record W2118914441 · doi:10.7202/602758ar

Modèle d’acquisition des signifiés du langage

2009· article· fr· W2118914441 on OpenAlexvenueno aff
Raymond Champagnol

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de linguistique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

On propose un modèle selon lequel les signifiés du langage sont acquis à partir de représentations produites de façon intrinsèque par un « générateur de représentations » de type darwinien. Ces représentations sont constituées de formants de base qui, lorsqu’ils sont repris dans la formation de signifiés, correspondent à des traits sémantiques ou sèmes. Ces représentations intérieurement générées s’ajustent aux réalités par des processus de sélection sur la base de tests empiriques et sociaux gérés par trois fonctions psychiques fondamentales qui sont la perception, l’évaluation et l’action. Elles acquièrent le statut de représentations sémantiques par association avec les signifiants, principalement par le jeu de tests sociaux. Au plan sémantique, chacune des trois fonctions psychiques commande des groupements différenciés de sèmes. Ceux régis par la fonction de perception possèdent des sèmes de type « substance » (et correspondent dans le vocabulaire principalement aux noms); ceux régis par l’évaluation possèdent des sèmes de type « valeur » (et correspondent principalement aux adjectifs et aux adverbes); ceux régis par l’action possèdent des sèmes de type « procès » (et correspondent principalement aux verbes). Ces trois sortes de groupements sémantiques sont disjonctifs. Ils sont combinables à des niveaux surordonnés et sont utilisés dans les calculs du système cognitif. Au total, on suggère que le langage, nouveau venu dans la phylogenèse, emprunte des mécanismes et fonctions qui l’y ont précédé.

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 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)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.732
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.029
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.222 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2009
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