Of Names and Places : tponymic Mediation in Quebec and Acadia of New Brunswick
Bibliographic record
Abstract
La médiation toponymique est l’un des ensembles relationnels qui font une terre habitée, ici le Québec et l’Acadie du Nouveau-Brunswick. Trois souches linguistiques principales y ont déployé les lieux : l’autochtone, la française, l’anglaise. Les motifs de dénomination reliés à la propriété et la fréquentation, l’appartenance et l’événement, l’expérience directe et l’honorifique fondent la résonance des noms et de la terre. Les noms de lieux constituent un héritage à vivre et à transmettre. Corps, cœur et esprit alimentent une toponymie affective et sensible qui ressortit aux visions et perceptions du milieu naturel, s’exprime par l’anthroponynie (possessive et honorifique) et la consécration culturelle, imprègne la dynamique des changements de noms. En est une illustration le débat identitaire dans le contexte des fusions municipales au Québec. La dimension spécifiquement sémantique de la toponymie affective et sensible a permis d’établir trois grandes classes thématiques : empreintes possessives et identitaires, sens et sensations, ambiances et sentiments. Des profils régionaux apparaissent au Québec et des profils de comtés en Acadie du Nouveau-Brunswick ; une toponymie des bonheurs et des malheurs se dessine. De cette mise en parallèle du Québec et de l’Acadie du Nouveau-Brunswick, il ressort des types toponymiques fortement contrastés qui témoignent de leur histoire politique respective et du rôle des autorités institutionnelles en la matière.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".