Marqueurs discursifs et reformulation en portugais: une affaire de langue et d’activité langagière
Bibliographic record
Abstract
Les marqueurs discursifs \n(MD) sont difficiles à catégoriser par \nl’effet de leur nature hétérogène. Selon les différentes approches, les critères morphologiques et syntaxiques \nsont insuffisants pour l’identification \nde leur spécificité en tant que formes \nlinguistiques. L’objectif de cet article \nest d’aborder les MD selon une approche conciliante entre texte et \nénonciation afin de, dans un premier \ntemps, questionner, voire problématiser ces formes, puis, dans un deuxième temps, proposer une approche \nqui rende compte de leur caractère \ncomplexe. L’analyse textuelle et énonciative, prenant en compte le processus différentiel et le plan de variabilité, permet de cerner les MD de reformulation – objet de cet article – d’une \nmanière plus appropriée car en plus \nde leur fonction est prise en compte \nleur nature (linguistique). Pour ce \nfaire seront analysés des MD de reformulation dans des textes de sphères \nd’activité différentes – humoristique \net académique – la deuxième fonctionnant comme contre-exemple de la \npremière.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".