Variation dénominative avec conséquences cognitives : quelques exemples détectés autour de « musée »
Bibliographic record
Abstract
Cet article se veut une contribution à la description des phénomènes liés au caractère dynamique des discours spécialisés. Concrètement, nous y analysons la variation dénominative (avec conséquences cognitives) dans le domaine de la muséologie et de la muséographie dans un corpus en langue espagnole, et ce, pour les unités présentant le morphème muse(o)- extraites à l’aide de l’outil TermoStat (Drouin 2003). Pour ce faire, nous partons de la typologie de la variation dénominative proposée par Fernández-Silva (2013), ce qui nous permet de : (a) confirmer que la typologie est pertinente dans d’autres disciplines que celle pour laquelle elle a été créée, c’est-à-dire la pêche ; (b) relever et caractériser des tendances sur le plan de la variation, si elles existent, dans le domaine des musées. Cela permettra d’orienter postérieurement des choix lexicographiques vers l’information pertinente à expliciter.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".