Bibliographic record
Abstract
Les fascicules de cette collection, rédigés conjointement par des chercheurs et des usagers français, suisses, belges et québécois, offrent une nouvelle approche de la réforme de l’orthographe française. Chacun d’eux est consacré à un point particulier, reconnu comme source d’erreurs fréquentes, et donne lieu à une règle générale, fondée sur des études approfondies mais exprimée en termes simples afin d’être facilement mémorisée.Le participe passé conjugué avec avoir et être est tantôt invariable et tantôt accordé, tantôt avec le sujet et tantôt avec le complément d’objet direct. Il en résulte une trentaine de règles, exceptions et exceptions d’exceptions qui en font le point le plus délicat de la grammaire française. Et aussi le point le plus souvent mis en avant par les commissions de réforme successives du ministre de l’Instruction publique, puis du ministre de l’Éducation nationale, depuis la fin du XIXe siècle. La présente étude reprend le dossier sur des bases entièrement nouvelles en partant de trois grands principes : (1) Non pas affaiblir mais renforcer le système orthographique en réduisant le nombre d’exceptions ; (2) Établir une hiérarchie des règles à partir de «règles premières» ; (3) Distinguer la syntaxe de la sémantique et en cas de conflit entre elles, accorder la priorité à la syntaxe. À l’arrivée, deux règles simples et sans exceptions.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.007 |
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".