Le statut de -clé et de sleutel- dans mot-clé / sleutelwoord: une analyse unifiée?
Bibliographic record
Abstract
Nous nous proposons d’étudier le statut de clé, de sleutel, et accessoirement de key, dans des séquences de la forme N-clé, sleutel-N et key-N, cf. par ex. dans mot-clé, sleutelwoord, key word : est-ce que ce sont des noms, des adjectifs ou des affixoïdes (au sens de Booij, par ex. Booij 2008) ? Cces constituants ont-ils le même statut dans les trois langues ? Pour mener notre étude, effectuée principalement dans une perspective comparative entre le français et le néerlandais, nous nous appuierons sur les travaux de Denison (2001) et L’heureux (2008) à propos de key, et nous montrerons que clé, comme key en anglais, peut assumer des emplois adjectivaux et que les séquences N-clé sont beaucoup moins cohésives que celles du néerlandais : clé peut notamment être modifié par un adverbe comme absolument (cf. c’était un moment absolument clé), ce qui n’est pas le cas avec les séquences en sleutel-N, par ailleurs, et ce n’est pas indépendant, sleutel ne peut assumer d’emplois adjectivaux. De ce fait, il est difficile de considérer que les séquences étudiées sont construites de la même manière dans les trois langues : si celles du néerlandais peuvent être construites par la morphologie (elles peuvent être analysées comme des idiomes constructionnels dans lesquels sleutel joue le rôle d’un affixoïde (cf. Booij 2008)), les séquences du français (et de l’anglais), peu cohésives, peuvent difficilement être analysées comme telles : plusieurs hypothèses sont alors formulées, qui intègrent une perspective diachronique : les séquences seraient (i) des patrons syntaxiques en voie de « morphologisation », (ii) des patrons de composition, les emplois adjectivaux seraient alors dus à un phénomène de « dégrammaticalisation » à partir de ceux-ci ; (iii) deux processus d’évolutions parallèles pourraient avoir conduit à la formation des séquences d’une part, aux emplois adjectivaux d’autre part. Ces hypothèses demanderont à être validées par un travail diachronique sur corpus dans un prochain travail. Références citées Booij, Geert. 2008. « Composition et morphologie des constructions ». D. Amiot (ed.), La composition dans une perspective typologique (Études linguistiques). Arras : Artois Presses Université. 49-73. Denison, David. 2001. « Gradience and linguistic change ». In: Laurel J. Brinton (ed.), Historical Linguistics 1999. Selected papers from the 14th international conference on historical linguistics, Vancouver, 9-13 August 1999. Amsterdam: John Benjamins. 119-144. L’heureux, Véronique. 2008. « The Adjectival Status of ‘Fun’ and ‘Key’ in Present-Day English investigated”, KULeuven.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".