Bibliographic record
Abstract
La toponymie participe à l’affirmation de l’identité chez nombre de groupes dont les territoires se jouxtent ou partagent un même espace. Chez les groupes en contact avec d’autres langues et cultures que la leur, l’affirmation des spécificités linguistiques et culturelles en toponymie peut parfois se révéler délicate. Pour nommer les lieux, les humains disposent d’un arsenal de stratégies dénominatives, tant pour faire étalage des spécificités de leur groupe d’appartenance que pour dissimuler des particularismes susceptibles d’attirer sur eux une attention non recherchée. Dans cet article, les exemples sont tirés d’un répertoire de près de 2500 toponymes d’origine et d’influence françaises en Saskatchewan. Alors que l’hagionymie catholique et française abonde dans cette province au cours de la période qui précède celle de la colonisation, elle se raréfie remarquablement, toutes proportions gardées, dès les premières décennies du XXe siècle. Pour pallier les difficultés que représente ce mode de dénomination identitaire, on a eu recours, en certains endroits, à une hiéronymie dédicatoire supplétive.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".