Bibliographic record
Abstract
La classe des noms de marques déposées (désormais ND) est très diversifiée, voire hétérogène, et ne se superpose pas à l’une des catégories lexicales traditionnellement reconnues. Elle s’inscrit en porte-à-faux relativement à la bipartition noms propres et noms communs, même si cette dernière fait l’objet de débats et de renégociations. Le but de cet article est de montrer que la sémiotique hybride des ND les fait participer aussi bien du régime du nom propre que de celui du nom commun ou du terme technique sans pour autant investir pleinement l’ensemble ou l’une des propriétés caractéristiques de ces unités. Nous envisagerons successivement les propriétés syntaxiques, référentielles, sémantiques et juridiques des ND. À la diversité structurelle, correspond une hétérogénéité sémiotique qui fait de cette classe une pierre d’achoppement de la réflexion lexicologique.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".