Descobrindo o léxico especializado no português brasileiro
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
Neste artigo, apresentamos uma descrição linguística do léxico especializado em português brasileiro, referente à temática do meio ambiente, a partir da abordagem léxico-semântica da Terminologia (L’HOMME 2015, 2016, 2017, 2020; L’HOMME; ROBICHAUD; SUBIRATS, 2014, 2020). Esta pesquisa é realizada em colaboração com o DiCoEnviro (Dictionnaire Fondamental de l’Environnment - Dicionário Fundamental do Meio Ambiente, do Observatoire de Linguistique Sens Texte, Universidade de Montreal, Canadá), para a preparação da versão em Língua Portuguesa do dicionário. A metodologia conduz a pesquisa terminológica a partir do léxico, de modo ascendente, por meio da qual os termos são extraídos, selecionados e analisados. Apresentamos os três níveis de descrição no DiCoEnviro: i) um recurso lexical, ii) um campo de anotações contextuais, e iii) um módulo de frames semânticos. A pesquisa está em andamento de modo a ampliar o número de entradas, de relações lexicais e de frames semânticos que representam o meio ambiente na versão em português do DiCoEnviro.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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