Les termes de la crise économique grecque dans les corpus
Bibliographic record
Abstract
Depuis une dizaine d’années, on ne parle que de la crise financière et économique et de son impact à plusieurs échelles. Cette recherche porte sur les termes caractéristiques de cette crise, et en particulier les termes liés à la crise économique grecque. Notre point de départ est un glossaire qui rassemble 800 entrées et propose leurs équivalents dans plusieurs langues. Notre objectif est de vérifier leurs occurrences dans des corpus en trois langues (français, anglais, grec), d’étudier leur fréquence et leur éventuelle variation, et de décrire leur comportement en contexte. Les corpus nous permettront, d’une part, de valider ces termes qui ne sont pas encore tous normalisés et encodés dans les bases de données terminologiques et les ouvrages de référence et, d’autre part, de répertorier la variation des équivalents en traduction. Notre démarche s’inscrit dans la perspective de compléter et d’enrichir le glossaire existant afin de proposer un outil d’aide efficace aux traducteurs et rédacteurs techniques.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".