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Record W2587699304 · doi:10.7202/1038685ar

Création néologique en Asie du Sud-Est au contact de l’Occident aux XIXe et XXe siècles

2017· article· fr· W2587699304 on OpenAlexvenueno aff
Guillaume Jeanmaire

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article se propose, à travers une étude diachronique réalisée à partir de dictionnaires et d’une base importante de textes anciens japonais et coréens, de montrer comment les concepts issus de la civilisation occidentale et importés ont été nommés en Asie du Sud-Est. Cette étude s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche portant sur la néologie en Corée, au Japon et en Chine. La terminologie au centre de notre étude est indissociable du contexte sociopolitique. La néologie se fait d’abord à l’initiative de missionnaires au XVIIe siècle, puis au XIXe siècle, conduisant à la création de termes religieux, mais aussi scientifiques. Cependant, par un souci de modernisation, c’est le Japon qui contribue le plus à la néologie scientifique, d’abord au contact des Hollandais, et plus encore au moment de l’Ouverture à l’Occident à la fin du XIXe siècle. Par-delà le Japon, les autres pays suivent une évolution parallèle dans la création de néologismes en recourant à des procédés similaires de création lexicale, certes en moindre proportion. Néanmoins, les Chinois, les Coréens et les Vietnamiens empruntent massivement les néologismes créés par les Japonais, par la (re)traduction vers leurs langues respectives d’ouvrages occidentaux traduits en japonais. L’abandon des mots chinois pour les néologismes japonais non seulement par les Coréens, mais aussi par les Chinois eux-mêmes, ainsi que la prédilection des Japonais pour les emprunts phonétiques s’explique par la défaite de la Chine dans la guerre sino-japonaise (1895), mais aussi par le caractère novateur et attrayant des néologismes japonais. Enfin, c’est par souci d’identité linguistique que les Chinois, et surtout les Vietnamiens, créeront leurs propres néologismes après 1919.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.034

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.017
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.092
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2017
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