Bibliographic record
Abstract
Ce volume s’intéresse au sentiment linguistique qui s’exprime au travers de pratiques linguistiques réflexives, lorsqu’elles sont le fait de non linguistes – pratiques qu’on qualifie ici de « profanes ». À l’intérieur de ce champ, l’investigation se focalise sur l’activité métalinguistique explicite, pour se centrer plus particulièrement sur la mise en œuvre du métalangage comme terminologie spécifique de la grammaire, de la linguistique, de la rhétorique – de l’étude des langues, des textes et des discours. Ces restrictions successives laissent cependant de la place pour un vaste champ d’observation, dont les contributions réunies donnent un aperçu. Le sommaire se partage en trois parties : une première partie rassemble des articles portant sur l’enseignement de la langue, en France et en Russie : s’il est un domaine où la question de la pratique et de l’appropriation du métalangage se pose, c’est bien en effet en tout premier lieu celui de la situation didactique. Une deuxième partie rassemble des articles portant sur l’autonymie et le métalangage en discours de spécialité, dans lesquels des experts explicitent, lors d’entretiens, leurs usages professionnels et leur terminologie. La troisième partie est constituée d’articles centrés sur un mot ou une expression : « sémantique » dans des corpus de médias contemporains, « mot à la mode », à différentes époques (depuis les remarqueurs du XVIIe siècle jusqu’aux tweets du XXIème siècle), « anglicisme » au Québec, dans les grammaires et manuels scolaires, et dans la presse contemporaine. Tous les articles se fondent sur des recherches de terrain, des enquêtes ou des corpus.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".