Élaboration du corpus DEMOCRAT : procédures d’annotation et d’évaluation
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
S’il existe déjà plusieurs corpus annotés manuellement en expressions référentielles et en chaînes de référence, il n’en existe aucun pour la langue française, ou alors pour des annotations qui relèvent plus de l’anaphore que de la coréférence. Le projet DEMOCRAT a produit un tel corpus, avec qui plus est une dimension diachronique. Sa conception a posé un ensemble de difficultés non seulement linguistiques mais aussi au niveau de l’homogénéité des annotations, de leur vérification et de l’évaluation de leur qualité. C’est cette dimension que nous proposons ici d’explorer et de discuter, en nous focalisant sur les conventions d’annotation et l’évaluation des annotations obtenues, procédure impliquant un calcul de l’accord inter-annotateurs. Cet article met ainsi en perspective le contenu du corpus democrat , pour légitimer les exploitations qui en seront faites.
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.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 it