Suzanne G. Chartrand, Progression dans l’enseignement du français langue première au secondaire québécois . Publications Québec français, 2008
Bibliographic record
Abstract
RésuméL’adjectif relationnel est un élément-clé de toute langue de spécialité, en français comme dans d’autres langues. Son utilisation en lieu et place d’un complément de nom participe du principe d’économie de la langue, mais caractérise également le discours du spécialiste, qui parle d’un « cancer mammaire » ou d’un « infarctus myocardique » là ou le non-spécialiste parlera de « cancer du sein » ou d’« infarctus du myocarde ». Après avoir examiné l’adjectif relationnel sous ses aspects morphologiques, syntaxiques et sémantiques, nous nous fondons sur l’exploitation d’un corpus d’articles de recherche médicale de langue française de huit millions de mots afin de déterminer quels sont les facteurs qui favorisent l’emploi de l’adjectif relationnel par opposition à la complémentation par un groupe prépositionnel, avant d’étudier la variation des usages des adjectifs coronaire et coronarien.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".