Application de la sémantique intertextuelle à la modélisation de constats d'infraction de la ville de Québec
Bibliographic record
Abstract
Nous modélisons un type de constat d’infraction avec le métalangage XML en appliquant l’approche de la sémantique intertextuelle au design d’objets informationnels de Marcoux. Nous établissons notre propre méthode à partir de trois méthodes de modélisation dite « classiques » : la méthode de Maler et El Andaloussi, le Document Engineering de Glushko et la méthode RASKE de Salminen. Premièrement, nous procédons à l’analyse d’un corpus sélectionné de documents et résumons les informations recueillies sur notre objet d’étude et sur son contexte d’utilisation. Nous transposons ensuite le Règlement sur la forme des constats d’infraction (C-25.1, r. 1) vers un nouveau médium, la définition de type de document, et élaborons sa spécification de la sémantique intertextuelle. Le résultat de notre travail est un prototype d’un modèle permettant la création d’un type de constat d’infraction en XML originairement électronique, et qui génère également un rendu de sa signification en langue naturelle sur une page-écran d’un navigateur. En scénarisant la DTD pour élaborer des modèles de contenus qui soient les plus séquentiels possible, et en distribuant les thèmes abordés dans le Règlement sur la forme des constats d’infraction en accord avec la syntaxe de la langue naturelle française, nous simplifions le rendu de la sémantique intertextuelle du constat XML et améliorons possiblement son idiomaticité.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".