Bibliographic record
Abstract
La pandémie de Covid-19 a donné lieu à une explosion de néologismes pour désigner \ndans les différentes langues les nouvelles réalités qui apparaissent tous les jours à l’échelle mondiale. \nEntre flottement de l’usage et prises de position normatives, le genre de Covid-19 est au coeur d’une \npolémique largement relayée dans les médias. À partir d’un corpus d’articles de presse européens \net canadiens francophones, cette contribution vise à identifier les arguments avancés par les différentes \nparties et à montrer comment les variables linguistiques, idéologiques et sociales s’articulent \ndans le discours de presse. Notre analyse rend compte de la complexité de ce débat dans lequel de \nnombreux paramètres interviennent : le rapport des francophones à l’emprunt en général et aux \nanglicismes en particulier, le bras de fer entre usage et norme, la légitimité et la diffusion des discours \nde référence, la variation interne au français et les préférences morphosyntaxiques des deux côtés \nde l’Atlantique.
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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 teacher head, 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".