Bibliographic record
Abstract
Apparemment simple à première vue, la traduction des toponymes pose un certain nombre de problèmes relevant à la fois de la linguistique et de la culture au sens large. Tout d’abord, il n’est pas tout à fait évident de circonscrire ce qu’on appelle un toponyme si ce n’est en lui appliquant le trait [locatif] ; il apparaît alors de nouvelles classes de toponymes comme les objets célestes (der Halleysche Komet = la comète de Halley), les bâtiments (der Pariser Triumphbogen = l’Arc de triomphe) ou les lieux mythiques ou fictifs (Utopia = Utopie) qui ne sont pas celles de l’onomastique traditionnelle. En deuxième lieu, on constate des différences morphosyntaxiques, telle la détermination qui peut être présente en allemand et pas en français ou vice versa (Sachsen = la Saxe ; der Mars = Mars). Pour le même toponyme, la référence peut aussi changer (der Genfer See = le lac Léman, der Aralsee = la mer d’Aral et non *le lac d’Aral). S’ajoute à ces phénomènes une dimension qu’on peut qualifier de « poids de l’histoire » : la traduction étant une appropriation, plus un toponyme étranger aura de liens historiques avec une culture donnée, plus on aura tendance à le traduire et inversement. Ceci en dépit des recommandations des Nations Unies en matière de traduction des toponymes.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.022 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".