Bibliographic record
Abstract
La Suisse romande n’est pas très grande, mais sa renommée dans plusieurs domaines est mondiale. Il suffit de penser à Calvin et la Réformation, à Jean-Jacques Rousseau et le retour à la nature, à Henri Dunant et la Croix Rouge et la Société des Nations pour se rendre compte de l’importance de la région pour l’histoire des idées et pour les activités humanitaires. Toutefois cette liste impressionnante n’est pas complète, car il y manque un nom, à savoir celui de Ferdinand de Saussure, le linguiste qui a révolutionné les sciences du langage. Sans complètement oublier les autres, c’est avant tout à Saussure que je pense, car son nom m’est le plus familier pour l’avoir rencontré fréquemment d’abord comme étudiant, puis comme enseignant. Au cours des années, examinant de plus près les principes de base du Cours de linguistique générale, et lisant un nombre de travaux plus ou moins exégétiques sur Saussure, j’en suis venu à me poser plusieurs questions concernant ses théories que j’avais acceptées au début comme l’Évangile de la linguistique. Avant de discuter ces questions, il faut présenter brièvement les principes de base des Cours, notamment ceux qui ont trait à la sémantique.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.364 | 0.107 |
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".