Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho, propomos demonstrar, a partir da análise da definição de alguns dicionários e de um teórico da Lexicografia, como o termo locução vem sendo conceituado. Para isso, partimos de um dicionário de língua latina, de um de Linguística e de alguns dicionários de língua geral (de diferentes épocas). Em seguida, por tratar-se também de nossa área de estudos, discutimos o conceito de locução, com base nas contribuições do lexicógrafo Julio Casares Sánchez, uma das grandes referências sobre o tema, nos estudos fraseológicos. Notamos que essas obras lexicográficas, em alguns momentos, aproximam a sua definição ou ao que se refere à pronúncia, ou tendem a uma classificação gramatical e/ou lexical. Todavia, sempre se remetem às locuções como um agrupamento de palavras. Casares, por sua vez, a respeito dessas unidades, as conceitua também como uma combinação estável de duas ou mais palavras pertencentes ao âmbito da oração, mas salienta que seu significado provém da soma dos significados contidos em seus componentes.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.091 | 0.026 |
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".