ANALYSE D’UTILISATION LE MODE CONDITIONNEL DANS LA LETTRE FORMELLE DE L`AMBASSADE DE FRANCE AU DEPARTEMENT DU FRANCAIS DE L`UNIMED
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette recherche est de connaître l`utilisation du mode conditionnel présent et le type de la lettre qui se trouvent dans la lettre formelle de l`ambassade de France au département du français de l`UNIMED l`année 2003-2012. La méthode utilisée dans cette cette recherche est la théorie de Isabelle Chollet et Jean-Michel Robert. Par rapport au résultat et à l’analyse de la recherche, il est su que l`utilisation du mode conditionnel présent qui paraît la plus dominante dans la lettre formelle de l`ambassade de France au département du français de l`UNIMED est celui qui se compose de l`utilisation de la politesse/ la demande polie valuant 33 fois de 47 mode conditionnel qui se trouve dans la lettre formelle de l`ambassade de France au département du français de l`UNIMED. D`autre part, le type de lettre utilisé le mode conditionnel présent qui paraît la plus dominante est la lettre de demande valuant 20 fois de 47 mode conditionnel qui se trouve dans la lettre formelle de l`ambassade de France au département du français de l`UNIMED. Recherche est celle de descriptive qualitative et avec la lettre formelle de l`ambassade de France au département du français de l`UNIMED comme sources de donnée. La théorie utilisée dans
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".