Féminisation des noms de métier, grade, titre et fonction à l’ère de la mondialisation : néologismes terminologiques et implications sociolinguistiques
Bibliographic record
Abstract
Le champ d’investigation exploré porte sur les réseaux sémantiques et morphosyntaxiques tissés au sein de la terminologie qui renvoie aux noms de métiers, grade, titre et fonction au féminin dans deux systèmes linguistiques mis en contraste :le français et l’espagnol. Une brève évocation historique sur le rôle de la femme dans la société permet tout d’abord de dresser un bilan de la situation actuelle (politique linguistique, positionnement des institutions académiques et culturelles…). Dans une seconde étape, cette question est envisagée sous deux points de vue différents mais complémentaires : d’une part, la féminisation de la terminologie et/ou la création de néologismes ; d’autre part, les marques linguistiques explicites du féminin dans la rédaction de textes prenant comme référence les textes réglementaires français (rédigés à l’image des textes canadiens) plus avancés dans la mise en place des procédés de féminisation que les textes espagnols équivalents.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".