La conceptualisation métaphorique en biomédecine : indices de conceptualisation et réseaux lexicaux
Bibliographic record
Abstract
Analogie n'est pas identité : les cellules, évidemment, ne parlent pas, au sens où nous autres, êtres humains, doués de langage, nous parlons.» (Lecourt, In : Kordon, 1991 : 9) De nombreux travaux ont appuyé l'importance de la conceptualisation métaphorique (CM) non seulement dans « la vie quotidienne » (Lakoff, 1980(Lakoff, /2003)), mais également en littérature (Lakoff e t Turner, 1989), en économie et dans les affaires (Mirowski, 2001 ; Perlerin et coll., 2002 ;Koller, 2004), ainsi qu'en sciences, notamment en biologie et en médecine (van Rijn-van Tongeren, 1997 ;Yu, 1998; Fox Keller, 1999), pour ne citer que quelques a uteurs.La compréhension de la CM d'un domaine nous semble constituer un outil cognitif puissant dans le processus de traduction (et de rédaction), bien que les études en traductologie soient plutôt rares et récentes (Tabakowska, 1993 ;Stambuk, 1998 ;Schaeffner 2004 ;Temmerman, 2002 ;Vandaele, 2000 Vandaele, , 2003)), la problématique étant traditionnellement abordée sous l'angle des théories classiques de la métaphore comme élément déviant ou rhétorique (Newmark, 1981).La plupart des travaux traitant de la métaphore en sciences s'y intéressent sous l'angle terminologique (Gaudin, 1998 ; Bouveret, 1998 ;Dury, 1999 ;Temmerman, 2000Temmerman, , 2006 ; ; Oliveira, 2003).Nous nous concentrons, pour notre part, sur les aspects phraséologiques, qui nous paraissent véhiculer une composante essentielle des modes de conceptualisation.Ce choix nous amène à privilégier les unités lexicales prédicatives telles que le verbe, assez souvent laissé pour compte en métaphorologie, bien qu'essentiel (Duvignau, 2002).Notre objectif général est de caractériser finement, sous les angles lexical et cognitif, les différents modes de conceptualisation spécialisés tels que les textes biomédicaux les révèlent, excluant pour le moment ce qui relève de la vulgarisation (voir Duvignau, 2002; Collombat, 2 003).Au sein du vaste domaine qu'est la biomédecine, la biologie cellulaire et moléculaire (Vandaele, 2003(Vandaele, , 2004(Vandaele, , 2005 ; ;Vandaele et Lubin, 2005) et l'anatomie (Lubin, 2006) sont plus précisément ciblées.Outre leur importance fondamentale, il se trouve q ue la biologie cellulaire et moléculaire constitue un réservoir extrêmement riche d'expressions témoignant de multiples modes de conceptualisation (Kordon, 1991).Quant à l'anatomie, domaine qui pourrait paraître banal en raison de son objet d'étude (quoi de plus familier que le corps humain?), elle recèle une quantité insoupçonnée de représentations conceptuelles et de variations terminologiques et phraséologiques.
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 | 0.010 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.030 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".