MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7011208089

L'héritage de Rabelais dans le vocabulaire du français actuel à la lumière de Gargantua et de Pantagruel

2003· other· fr· W7011208089 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2003
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicReligion, Theology, History, Judaism, Christianity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLinguistic analysisLexicographyReductio ad absurdum
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude cherche à donner un aperçu de l'importance de l'héritage de Rabelais dans le vocabulaire français actuel à la lumière de Pantagruel et de Gargantua. \n \nPour les fins de cette étude, nous avons d'abord consulté le cédérom du Petit Robert (1996) dans le but de dégager une liste provisoire de termes dont la première attestation correspond aux dates 1532 et 1534, c'est-à-dire les années de parution des deux premiers livres rabelaisiens, ainsi qu'à la date de l'édition corrigée de ces ouvrages, soit 1542. À partir de ces données, nous avons retenu cent trente-trois (133) mots que nous avons classés en fonction de leur procédé de formation. \n \nLes trois procédés majeurs de formation faisant partie de ce travail sont l'emprunt, la dérivation et la composition. Dans notre étude, l'emprunt est le moyen de créativité lexicale ayant produit le plus de termes rabelaisiens facilement retrouvés dans les dictionnaires de langue française moderne avec un total de soixante-quatorze (74) mots. Les emprunts rabelaisiens sont classés par langue d'origine : le latin, le grec, l'italien, l'espagnol et l'hébreu, et les parlers de France. La dérivation a produit quarante-huit (48) termes au moyen de la suffixation, de la préfixation ou de l'ajout de particules, alors que la composition en a produit onze (11). \n \nNous avons étudié chaque terme individuellement. Pour ce faire, notre étude s'est basée sur les définitions et les données étymologiques du Petit Robert et du Trésor de la langue française. Par la suite, ces informations ont été complétées par des commentaires linguistiques et historiques tirés principalement du Dictionnaire historique de la langue française (Le Robert historique), mais aussi du Französisches Etymologisches Wôrterbuch (FEW), du Dictionnaire de l'ancienne langue française (Godefroy), du Dictionnaire de la langue française du seizième siècle (Huguet) et du Dictionnaire universel (Furetière). \n

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.127
Threshold uncertainty score0.253

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0050.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.005

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.163
Teacher spread0.161 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueLibrary and Archives Canada (Government of Canada)Same topicReligion, Theology, History, Judaism, ChristianityFrench-language works237,207