Perspectives de l’architecture Trame/Cadre pour les alignements multilingues
Bibliographic record
Abstract
L’informatisation des alignements textuels est confrontée à la complexité de l’organisation textuelle et discursive. L’architecture modulaire Trame/Cadre issue des recherches menées en textométrie facilite la navigation dans l’espace textuel multilingue. Le flux textuel est représenté par un système de coordonnées sur le texte (la Trame). Le calcul d’une Trame permet une identification précise des objets (contenants et contenus) nécessaires aux repérages contextuels (le Cadre). La construction d’un Cadre permet de stocker non seulement les découpages du texte mais aussi les annotations produites par différentes procédures informatiques (y compris les alignements) et, éventuellement, de les faire passer d’une procédure de traitement à l’autre. Ces états successifs de traitement induisent la notion de ressource textuelle incrémentale qui conserve la trace de séquences de traitement apportées à la ressource textuelle initiale, avec apport de méthodes quantitatives. Cette approche est implémentée au sein du logiciel Le Trameur qui permet d’explorer les corpus multilingues richement annotés (treebanks).
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.005 |
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".