Parlez-vous #hashtag ? Quelques éclairages sur l’anglicisme <i>hashtag</i> et ses substituts français <i>mot-dièse</i> et <i>mot-clic</i>
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur hashtag, un anglicisme, et ses substituts français mot-dièse et mot-clic à partir de l’observation d’un corpus d’occurrences. L’analyse quantitative montre que le mot hashtag s’emploie le plus fréquemment en France, alors qu’au Canada, c’est la variante mot-clic qui est la plus fréquente. Du point de vue sémantique, les trois mots s’avèrent être des synonymes ayant deux sens : (i) « mot-clé cliquable », et (ii) « signe hashtag » renvoyant au signe (#). L’analyse morpho-syntaxique de hashtag met en évidence que cet anglicisme s’est complètement intégré dans la langue française. La suite de l’article focalise sur la séquence hashtag. Celle-ci est construite par un procédé morphologique, que nous avons appelé le procédé de hashtaguisation. L’analyse des données montre, en plus, les fonctions diverses que prend la séquence hashtag et fait apparaître clairement que ses domaines d’emploi se sont élargis : réservée initialement aux réseaux sociaux, elle trouve désormais entrée dans la langue « hors ligne », voire dans la langue parlée. Sa fonction y est de captiver l’attention de l’interlocuteur.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".