Variation lexicale des noms d’animaux en français québécois : vers une modélisation lexicographique numérique du lexème au phrasème
Bibliographic record
Abstract
본 연구는 퀘벡 프랑스어의 동물명사를 대상으로 어휘소에서 성구소에 이르는 어휘 변이 양상을 본토 프랑스어와 비교 분석하고, 그 결과를 AI 시대의 디지털 사전에 기술하는 방안을 제시한다. 기존 연구들이 지역적 특수성이나 개별 어휘의 의미 차이에 집중한 데 비해, 본 연구는 어휘소의 의미 확장과 성구소의 관용적, 화용적 변이를 연속체로 파악한다. 여섯 개의 퀘벡 어휘 데이터베이스를 종합적으로 검토한 결과, 동물명사는 어원, 형태, 의미, 문화적 차원에서 다양한 어휘 변이를 보였다. 어휘소 차원에서는 하위층위 어류명 발달, 다양한 어원의 어휘, 고유한 인간 지칭 비유적 의미가 특징적으로 나타났으며, 성구소 차원에서는 en bibite, avoir la chienne 등 퀘벡 고유의 비합성적 성구소가 문화적 정체성을 반영하는 표현으로 확인되었다. 나아가 본 연구는 Tarp & Gouws(2023)의 주석 glose 개념을 적용하여, 용법, 의미, 문화, 화용, 어원 등에 관한 주석 모델을 제안함으로써 기존 사전 기술의 한계를 보완하고자 한다. 이 모델을 통해 AI 시대에 언어·문화의 상호작용을 반영한 사용자 중심의 사전학적 패러다임을 제시한다.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".