Bibliographic record
Abstract
Les dictionnaires lisibles par machine ont fait l’objet de plusieurs recherches orientées vers leur utilisation pour la construction automatique de thésaurus et de bases de données lexicales. Le compte rendu de ces recherches fait état des méthodes utilisées pour l’extraction automatique des informations contenues dans ces dictionnaires et précise la nature des données ainsi recueillies. L’auteur présente un projet de recherche utilisant le Robert électronique sur CD-ROM et mené à l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information de l’Université de Montréal dans le profil « Analyse de l’information et bases de données ». Ce projet consiste à construire, à l’aide du logiciel SATO et à partir d’une liste de termes du thésaurus du Centre des Données sur les émissions du Service de l’Information de Radio-Canada, un thésaurus contenant seulement les informations fournies par le dictionnaire et à le comparer au thésaurus-source.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.028 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".