Bibliographic record
Abstract
Le projet CONPHRAS-PROCOPE sert de cadre empirique, il vise la saisie bilingue (allemand-français) des locutions terminologiques, et se destine à la rédaction et à la traduction de textes spécialisés. Ici, deux domaines sont plus particulièrement explorés : la médecine et les institutions. Trois classes seront dégagées : les phraséotermes, les phrasèmes de spécialité et les phraséotextes. Des hypothèses sont formulées au sujet du partage des rôles. La complexité des phénomènes à dénommer réclame cette appellation polylexicale qui joue de façon préférentielle sur les registres général et spécial. Responsables de la phraséolo-gisation des termes, les collocataires se repèrent électroniquement, se représentent lexico-graphiquement et s'expliquent par leur dimension aussi bien nolionnelle que discursive. Vue sous son aspect collocalionnel, la langue spécialisée se révèle plus naturelle que formelle, ce qui n'est pas sans conséquences didactiques, voire dictionnairiques, puisqu'une complémentarité entre langues courante et savante s'impose.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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".