Terminologie outillée et diachronie : éléments de réflexion autour d’une réconciliation
Bibliographic record
Abstract
Longtemps considérée comme le parent pauvre des recherches en langues de spécialité, la diachronie semble aujourd’hui prendre la place qui lui est due. Néanmoins, les travaux et recherches diachroniques présentent une grande hétérogénéité tant dans leurs approches que dans les objectifs qu’ils poursuivent. Si ceci reflète la richesse des apports de la diachronie, cela indique également que l’heure semble moins au plaidoyer en faveur de cette perspective, mais plus à la réflexion autour de ce qui la caractérise lorsqu’elle est appliquée aux langues de spécialité. Dans ce contexte, nous proposons d’adopter le prisme de la terminologie textuelle pour alimenter cette réflexion. Cette approche cherche en effet depuis plusieurs années à systématiser les méthodes outillées d’analyse de la variation en corpus spécialisés et à en théoriser différents aspects, à partir de contextes réels d’application. Ces objectifs ont donc amené ce courant à questionner plusieurs « piliers » d’analyse en diachronie autour des notions de corpus, outils, experts et interprétation.
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 | 0.019 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.026 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".