La prise en compte de plusieurs variétés nationales dans un dictionnaire du français: exercice de lexicographie pratique
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques décennies, des actions ont été entreprises dans l’espace francophone pour donner plus de visibilité aux variétés hors de France: constitution de dictionnaires panfrancophones ( et ), constitution d’une base de données permettant la description autonome de plusieurs variétés dans une optique différentielle ( ) et enrichissement des dictionnaires de langue générale, tant au Québec qu’en France. Ces différentes tentatives et les écueils rencontrés n’ont pas fait disparaître le rêve d’un dictionnaire unique permettant de décrire la langue française dans toute sa diversité. L’objectif de cet article est d’évaluer le réalisme de ce rêve en proposant un exercice de lexicographie-fiction: rédiger, pour un dictionnaire panfrancophone idéal, quelques articles pouvant satisfaire l’ensemble des locuteurs francophones. En parallèle, et pour avoir un élément de comparaison, des articles seront proposés pour les mêmes emplois pour un dictionnaire destiné aux locuteurs du français québécois.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".