Emprunts à l'anglais dans la terminologie du prêt-à-porter en France : entre distinction et appartenance : Etude sur corpus en diachronie 1952-2019
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse consiste en une étude en diachronie de la terminologie du prêt-à-porter féminin dans des catalogues français de vente par correspondance depuis l’introduction du concept en France au début des années 1950. Notre travail est centré sur les emprunts à l’anglais et les créations sous influence anglaise comparativement à la néologie dans l’ensemble de notre corpus.Notre objectif est, d’une part, d’apprécier l’influence de l’anglais dans cette terminologie et, d’autre part, d’appréhender les tendances et mécanismes propres à ce domaine. Par l’étude des néologismes, des nécrologismes et des termes stables de notre corpus, nous examinons le renouvellement terminologique, ses mécanismes et ses motivations.Nous avons travaillé par comparaison de sous-corpus distants de cinq ans environ, chacun composé des catalogues des collections Printemps-Été et Automne-Hiver d’une année donnée. Les termes, collectés et traités manuellement, ont dans un premier temps fait l’objet d’une étude synchronique, à l’aide de sources secondaires, pour établir leur étymologie, leur définition et les catégoriser selon une typologie adaptée de la typologie des emprunts proposée par l’Office québécois de la langue française. Dans un second temps, les analyses diachroniques se sont fondées sur un trépied méthodologique formé des termes du corpus, des visuels des catalogues et d’avis d’experts. Sur le plan théorique, ces analyses se sont appuyées sur des théories issues de la linguistique et de la sociologie, en tenant compte de logiques économiques et d’autres facteurs, tels que des évènements historiques et sociétaux.Ces analyses nous ont permis d’étayer la place de l’anglais dans ce domaine ainsi que l’importance du renouvellement terminologique, fréquemment citées dans la littérature. De plus, au-delà de logiques propres au fonctionnement de la mode, notre corpus a révélé une régularité dans l’activité néologique permettant d’appuyer l’hypothèse d’un renouvellement à fréquence générationnelle. Enfin, nous proposons une réflexion sur la nécessité de travaux – en linguistique notamment – dans le domaine de la mode, compte tenu du manque d’étude sur le sujet et des lacunes des sources dictionnairiques.
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 | 0.001 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 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".