Bibliographic record
Abstract
Au terme d’une carrière de cinquante ans entièrement consacrée à la statistique linguistique, l’auteur tente d’établir un bilan de la discipline, au moins pour le domaine français. Il s’attache d’abord à évoquer les premières initiatives auxquelles sont associés entre autres les noms de Guiraud, Quemada, Gougenheim, Tournier et Muller. Puis il suit l’évolution des méthodes qui tendent à s’éloigner du modèle inférentiel prôné par Muller pour adopter une démarche descriptive où l’analyse s’appuie sur des calculs multidimensionnels. En passant de la calculette à l’ordinateur, l’outil informatique développe sa puissance sur des corpus de taille croissante, dont certains font l’objet d’un examen particulier : la BNF, Frantext, SketchEngine et enfin Google Books. La taille de ce dernier projet – qui atteint presque 100 milliards de mots pour la production française de ces deux derniers siècles – peut donner le vertige au jugement, sans effacer le doute, la composition du corpus, inégale et incertaine, faussant la chronologie. On en conclut que l’évidence aveuglante d’un résultat graphique ne doit pas en imposer à la raison. L’effet peut-être massif, et la cause obscure. La lexicométrie s’est beaucoup étendue en surface; il lui faut aussi gagner en profondeur.
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.030 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".