Bibliographic record
Abstract
Cet article examine les attitudes sociales envers les différentes méthodes morpho-syntaxiques utilisées en français pour créer les formes féminines des titres professionnels tels que professeur ou ministre, autant qu’envers l’usage du masculin pour désigner la profession d’une femme. L’auteure résume brièvement les débats et les controverses engendrés par chacune des options possibles, incluant les suffixes (ex : une professeure), les épicènes (ex : une professeur) et les noms masculins employés de manière générique (ex : un professeur). Une comparaison de l’usage des termes désignant des professions de prestige en France, en Belgique, en Suisse et au Canada dévoile des différences régionales significatives et suggère que la structure interne de la langue française permet aux locuteurs une grande latitude dans la création des dénominations au féminin des professions. Là où les choix des locuteurs sont bridés, c’est plus souvent pour des considérations idéologiques que linguistiques.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".