La formation du singulier et du pluriel orthographiques des noms composés faisant l’objet de la dernière réforme de l’orthographe – entre recommandation et application
Bibliographic record
Abstract
Traitant de l’orthographe grammaticale, l’article s’intéresse à la formation du singulier et du pluriel des noms composés concernés par les dernières rectifications orthographiques datant de 1990. D’abord, nous rappelons la théorie de la profondeur de l’orthographe, ainsi que l’historique des réformes orthographiques, en insistant sur l’évolution de la formation du pluriel orthographique. Puis, nous examinons, dans un corpus consistant en cinq dictionnaires de français disponibles en ligne, la graphie de 19 mots composés, pour vérifier si, une trentaine d’années plus tard, les nouvelles règles recommandées sont appliquées. Il s’agit de noms composés du type « verbe + nom, COD » (gratte-ciel), « verbe + pronom tout » (fait-tout/faitout) et « préposition + nom » (sans-abri). Notre étude est basée sur les dictionnaires de référence suivants, dont quatre de provenance française et un d’origine québécoise, tous facilement accessibles en ligne : le Trésor de la langue française informatisé, la 9e édition du Dictionnaire de l’Académie française, le Dictionnaire de français Larousse, le Wiktionnaire et l’Usito (principal dictionnaire de référence aujourd’hui pour le français québécois). Enfin, en utilisant le logiciel Sketch Engine, nous analysons la graphie de ces composés dans un vaste corpus de presse datant des années 2014–2020.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".