L'attrition de la marque d'usage PROVERBIAL de la 7e (1878) à la 8e (1932-35) édition du Dictionnaire de l'Académie française
Bibliographic record
Abstract
Notre mémoire porte sur l’attrition de la marque d’usage PROVERBIAL de la 7e\n(1878) à la 8e édition du Dictionnaire de l’Académie française (1932-35).\nL’informatisation des huit éditions achevées de l’ouvrage (Redon 2002), qui permet\ntant le relevé quantitatif que qualitatif des données, laisse voir que la marque jouit\nd’une grande stabilité dans les sept premières éditions, mais que son emploi chute\nconsidérablement de l’édition de 1878 à celle de 1932-35.\nDans les limites notre projet, nous tâchons de comprendre le comment de cette\nérosion. Pour ce faire, nous avons recensé exhaustivement les lexies touchées de la 7e\nà la 8e édition, en tenant compte des cas de figure logiquement possibles : retrait d’un\narticle ou d’une lexie dans la 8e édition, lexies partagées avec la 7e édition mais a)\ndépouillées de la marque, b) marquées différemment ou c) héritières du marquage\nd’origine. Dans l’édition de 1878, PROVERBIAL s’applique à 4 674 lexies distribuées\ndans 1 645 articles.\nAu terme de notre recherche, nous identifions les expressions proverbiales\ndisparues ou maintenues dans le passage crucial de la 7e à la 8e édition du\nDictionnaire de l’Académie française. Nous en tirons des résultats qui portent, entre\nautres, sur la transformation du système de marquage dans la tradition du\nDictionnaire de l’institution.
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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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".