Bibliographic record
Abstract
Nous étudions, dans cet\n\t\t\t\t article, l’utilisation d’un ensemble\n\t\t\t\t de marqueurs discursifs (MD)\n\t\t\t\t dans le parler occitan de SénaillacLauzès (Lot, France) à partir d’un\n\t\t\t\t corpus oral enregistré. L’occitan\n\t\t\t\t étant une langue depuis des\n\t\t\t\t siècles en situation de diglossie,\n\t\t\t\t les locuteurs utilisent des marqueurs discursifs propres à leur\n\t\t\t\t langue, mais aussi des marqueurs\n\t\t\t\t discursifs du français. De ce point\n\t\t\t\t de vue, la situation de l’occitan par\n\t\t\t\t rapport au français est comparable, par exemple, à celle du chiac\n\t\t\t\t (variété de français de l’est du Nouveau-Brunswick) par rapport à\n\t\t\t\t l’anglais. Nous proposons un inventaire des principaux MD présents dans le corpus en les classant par catégories: MD du français, MD autochtones non propositionnels, MD autochtones propositionnels. Nous tenterons également d’en déterminer le rôle et/ou\n\t\t\t\t le sens en apportant une attention\n\t\t\t\t particulière aux propositions parenthétiques, telles que ’acha! ‘regarde’; ’mageni! ‘j’imagine!’;\n\t\t\t\t ’qu’apèlon ‘ils appellent ça’; comprenètz! ‘vous comprenez!’; pensi\n\t\t\t\t ben ‘je pense bien’; pensètz ben\n\t\t\t\t ‘vous pensez bien’…
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 | 0.005 | 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 | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".