« La tristitude ça n’existe pas » Synonymie et valeur différentielle du suffixe -(i)tude
Bibliographic record
Abstract
Dans une réflexion sur la synonymie, la question du sens attribuable aux suffixes fait l’objet de débats. On considère habituellement que leur concurrence pour une même opération catégorielle et le rôle de l’usage, dans son arbitrarité, pour déterminer la forme du dérivé, manifestent leur indifférenciation sémantique. Cette position paraît confirmée par la réception des néologismes issus d’un changement de suffixe. Taxées de barbarismes par le public, ces créations sont rejetées au nom de leur inutilité et de l’ignorance qu’elles manifesteraient. Michel Arrivé a ainsi suivi en son temps l’accueil du célèbre bravitude de Ségolène Royal. Le goût de l’épilinguistique développé dans les médias après bravitude est à la source de créations ludiques ultérieures. Une chanson mise en ligne en 2011, « La Tristitude », s’emploie à définir le nouveau concept en décomposant ses éléments de formation. Une spécificité du suffixe - (i) tude par le sens autant que par la forme s’y dessine à travers les associations mémorielles entre substantifs concernés et la prise en compte de valeurs aspectuelles de l’affixe. La prégnance sémantique du substantif attitude dans un mode de formation néologique proche du mot-valise ajoute sa valeur propre. Cette différenciation sémantique de tristitude par rapport à tristesse n’est pas pour autant le gage de son adoption, strictement cantonnée pour l’instant à la connivence autour de la chanson.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".