cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.82270/eval-dataset-bibcheck
title: TDM Evaluation Dataset - bibCheck

description: Description du corpusLe corpus d'évaluation bibCheck a été 
construit dans le but d'évaluer la qualité du web service bibCheck, chargé de déterminer la validité d'une référence 
bibliographique. Ce web service vérifie une référence bibliographique 
donnée en s'assurant de sa présence dans Crossref ou DataCite, tout en 
veillant à ce que l'article ne soit ni rétracté ni halluciné, à l'aide du Problematic Paper Screener (PPS).Contenu du corpusLe corpus est au format jsonl et contient 236 références bibliographiques, de 4 types différents :51 références bibliographiques valides avec un doi.55 références bibliographiques valides sans doi.70 références bibliographiques hallucinées générées par les LLM.60 références bibliographiques rétractées.Source des référencesLes références bibliographiques valides avec et sans doi proviennent de Crossref. Une simple suppression du DOI de 55 références a donc été effectuée pour constituer les "références bibliographiques valides sans doi".Les références bibliographiques hallucinées générées par les LLM : elles 
ont été soit collectées dans de précédents travaux portant sur les 
références hallucinées (Chelli et al., 2024) (Alkassi and McFarlane, 2023), soit manuellement modifiées, à l'aide de l'une ou de plusieurs de ces opérations :-modification du doi ou interversion du doi avec celui d'une référence d'un sujet proche dans le même domaine.-ajout d'auteurs potentiels et/ou suppression d'auteurs associés à l'article.-modification de la date de parution, modification des numéros de pages concernés ou modification du nom de la revue.Les références bibliographiques rétractées proviennent de PubMed.ContexteAvec l'évolution des méthodes de génération de texte, notamment avec l'arrivée des grands modèles de langues (LLM), les communautés scientifiques sont confrontées à un nombre croissant d'articles générés par l'IA. Le nombre d'articles scientifiques partiellement générés par l'IA varie selon le domaine d'étude, mais pourrait atteindre 22% des articles sur les "computational sciences" entre 2020 et 2024 selon Liang et al., 2025. D'autre part, l'évolution des méthodes génératives pose un autre problème : celui des fausses références, générées aléatoirement par les LLM, que nous appelons ici « références hallucinées ». Plus précisément, une hallucination est décrite dans cette étude (Cossio, 2025) comme une génération de contenu plausible mais factuellement incorrect, incohérent ou entièrement fabriqué.C'est dans ce contexte que le besoin d'un algorithme de vérification de références bibliographiques émerge. D'une part pour éviter la citation d'articles rétractés, de l'autre pour repérer les fausses références et à fortiori les articles entièrement générés par IA. En effet, un article entièrement généré par l'IA comporte des références générées par l'IA : cela a été remarqué par de nombreux auteurs (Alkassi and McFarlane, 2023) (Gravel et al., 2023) (Eiko, 2023) et étudié par (Chelli et al., 2024). L'étude de (Tramèr, 2025) montre l'évolution des citations générées par les LLM sur arXiv.
DOI: 10.82270/th63/v1.3
title: Thésaurus de la nomenclature zoologique

description: Zoonom est un outil lexical recensant les termes utilisé en nomenclature zoologique. Ce thésaurus définit près de 800 concepts en anglais et fournit leur traduction en français.
DOI: 10.82270/th63
title: Thésaurus de la nomenclature zoologique

description: Zoonom est un outil lexical recensant les termes utilisé en nomenclature zoologique. Ce thésaurus définit près de 800 concepts en anglais et fournit leur traduction en français.
DOI: 10.82270/theremy
title: Taxonomy and Thesaurus for Health Research Methodology

description: Controlled vocabulary used to index the articles in the Library of Guidance for Health Scientists database (LIGHTS, https://lights.science ).
DOI: 10.82270/theremy/v1
title: Taxonomy and Thesaurus for Health Research Methodology

description: Controlled vocabulary used to index the articles in the Library of Guidance for Health Scientists database (LIGHTS, https://lights.science ).
DOI: 10.82270/pan
title: Vocabulaire de panification au levain naturel

description: Ce glossaire s’adresse à ceux qui souhaitent s’approprier les savoirs et les pratiques de la panification au levain. Les paysans, boulangers et scientifiques du projet de recherche participative BAKERY (https://anr.fr/Projet-ANR-13-ALID-0005) sur la diversité et le fonctionnement d’un écosystème agro-alimentaire, Blé / Homme / Levain, ont réfléchi à un langage commun qui permette de se comprendre et de partager les connaissances de la panification au levain naturel. Cette démarche a conduit à la construction de ce glossaire en français contenant 184 concepts définis et interconnectés par des relations associatives.D’abord publié sous la forme d’un ouvrage à destination de lecteurs humains (ISBN : 978-2-7592-3166-9), le glossaire a été transposé en SKOS, un format exploitable par les applications informatiques, et publié selon les principes FAIR avec l’appui du projet ANR FooSIN (https://anr.fr/Projet-ANR-19-DATA-0019).
DOI: 10.82270/pan/v1
title: Vocabulaire de panification au levain naturel

description: Ce glossaire s’adresse à ceux qui souhaitent s’approprier les savoirs et les pratiques de la panification au levain. Les paysans, boulangers et scientifiques du projet de recherche participative BAKERY (https://anr.fr/Projet-ANR-13-ALID-0005) sur la diversité et le fonctionnement d’un écosystème agro-alimentaire, Blé / Homme / Levain, ont réfléchi à un langage commun qui permette de se comprendre et de partager les connaissances de la panification au levain naturel. Cette démarche a conduit à la construction de ce glossaire en français contenant 184 concepts définis et interconnectés par des relations associatives.D’abord publié sous la forme d’un ouvrage à destination de lecteurs humains (ISBN : 978-2-7592-3166-9), le glossaire a été transposé en SKOS, un format exploitable par les applications informatiques, et publié selon les principes FAIR avec l’appui du projet ANR FooSIN (https://anr.fr/Projet-ANR-19-DATA-0019).
DOI: 10.82270/neofix-action-climatique/v1
title: NÉOFIX : Néologismes de l'action climatique dans la presse française (2008-2024)

description: 1. Projet de rechercheCet espace de données regroupe les ressources produites dans le cadre d’une étude portant sur l’évolution des représentations de l’action climatique dans la presse française entre 2008 et 2024.L’objectif du travail est d’identifier les termes désignant des formes d’action climatique (AC), d’analyser leur distribution sémantique dans un corpus diachronique, et d’examiner qualitativement les motivations de certains néologismes, en particulier lorsque celles-ci ne relèvent pas d’une création référentielle.Les données mises à disposition permettent la réplicabilité des analyses et la réutilisation des ressources à des fins de recherche en linguistique de corpus, terminologie, néologie et analyse du discours environnemental.2. Corpus sourceLes ressources sont issues d’un corpus diachronique d’articles de presse française comprenant environ deux millions de mots, extraits de quatre quotidiens généralistes :Le MondeLe FigaroLes ÉchosLibérationLe corpus est structuré en sous-corpus temporels couvrant la période 2008–2024.3. Contenu de l'espace de donnéesL’espace comprend trois types de ressources :3.1. Liste de termes désignant des formes d'ACFichiers contenant les unités lexicales et syntagmatiques identifiées comme désignant des formes d’action climatique, issues de l’extraction terminologique et du filtrage sémantique. 3.2. Liste de néologismes désignant des formes d'AC Fichiers regroupant les néologismes sélectionnés selon des critères diachroniques et discursifs, apparaissant autour des Conférences des parties (COP) 21 et 28.3.3. Arborescences des catégories conceptuelles de l'AC et leur représentation dans chaque sous-corpusReprésentations hiérarchisées des catégories d’action climatique construites pour chaque sous-corpus temporel.Ces arborescences reflètent l’organisation sémantico-discursive des formes d’action (atténuation, adaptation, sobriété, gouvernance, etc.) et permettent l’analyse comparative en diachronie.4. Méthodologie (résumé)La constitution des ressources repose sur une procédure en entonnoir combinant :Extraction terminologique automatisée (ThermoStat) (Drouin 2003)Validation du statut terminologique à partir de critères morphosémantiques (Bureau 2023, L'Homme 2004)Extraction des termes désignant des formes d'AC à partir d'une analyse des contextes riches en connaissances (Meyer 2001) et des relations conceptuelles (Nuopponen 2022)Extraction et validation des néologismes (empreintes de rupture, corpus d'exclusion) (Picton 2009)Structuration en arborescences à partir de l'ontologie développée par Bureau (2023)L’approche articule linguistique de corpus, terminologie textuelle et sémantique discursive.5. Formats de fichierLes données sont fournies sous formats ouverts et interopérables (selon disponibilité) :.csv  : listes de termes et néologismes.pdf  : visualisations des arborescences.txt : descriptions méthodologiques complémentaires
DOI: 10.82270/neofix-action-climatique
title: NÉOFIX : Néologismes de l'action climatique dans la presse française (2008-2024)

description: 1. Projet de rechercheCet espace de données regroupe les ressources produites dans le cadre d’une étude portant sur l’évolution des représentations de l’action climatique dans la presse française entre 2008 et 2024.L’objectif du travail est d’identifier les termes désignant des formes d’action climatique (AC), d’analyser leur distribution sémantique dans un corpus diachronique, et d’examiner qualitativement les motivations de certains néologismes, en particulier lorsque celles-ci ne relèvent pas d’une création référentielle.Les données mises à disposition permettent la réplicabilité des analyses et la réutilisation des ressources à des fins de recherche en linguistique de corpus, terminologie, néologie et analyse du discours environnemental.2. Corpus sourceLes ressources sont issues d’un corpus diachronique d’articles de presse française comprenant environ deux millions de mots, extraits de quatre quotidiens généralistes :Le MondeLe FigaroLes ÉchosLibérationLe corpus est structuré en sous-corpus temporels couvrant la période 2008–2024.3. Contenu de l'espace de donnéesL’espace comprend trois types de ressources :3.1. Liste de termes désignant des formes d'ACFichiers contenant les unités lexicales et syntagmatiques identifiées comme désignant des formes d’action climatique, issues de l’extraction terminologique et du filtrage sémantique. 3.2. Liste de néologismes désignant des formes d'AC Fichiers regroupant les néologismes sélectionnés selon des critères diachroniques et discursifs, apparaissant autour des Conférences des parties (COP) 21 et 28.3.3. Arborescences des catégories conceptuelles de l'AC et leur représentation dans chaque sous-corpusReprésentations hiérarchisées des catégories d’action climatique construites pour chaque sous-corpus temporel.Ces arborescences reflètent l’organisation sémantico-discursive des formes d’action (atténuation, adaptation, sobriété, gouvernance, etc.) et permettent l’analyse comparative en diachronie.4. Méthodologie (résumé)La constitution des ressources repose sur une procédure en entonnoir combinant :Extraction terminologique automatisée (ThermoStat) (Drouin 2003)Validation du statut terminologique à partir de critères morphosémantiques (Bureau 2023, L'Homme 2004)Extraction des termes désignant des formes d'AC à partir d'une analyse des contextes riches en connaissances (Meyer 2001) et des relations conceptuelles (Nuopponen 2022)Extraction et validation des néologismes (empreintes de rupture, corpus d'exclusion) (Picton 2009)Structuration en arborescences à partir de l'ontologie développée par Bureau (2023)L’approche articule linguistique de corpus, terminologie textuelle et sémantique discursive.5. Formats de fichierLes données sont fournies sous formats ouverts et interopérables (selon disponibilité) :.csv  : listes de termes et néologismes.pdf  : visualisations des arborescences.txt : descriptions méthodologiques complémentaires
DOI: 10.82270/dataset-disease-extract/v1
title: TDM Evaluation Dataset - Disease Extraction

description: Il s'agit des données associées à la publication de Li et al., 2016, "BioCreative V CDR task corpus: a resource for 
chemical disease relation extraction", Database, Volume 2016, 2016, baw068, https://doi.org/10.1093/database/baw068Article disponible ici : https://academic.oup.com/database/article/doi/10.1093/database/baw068/2630414Description du corpusLe corpus BC5CDR-disease (BioCreative V Chemical Disease Relation) résulte de la division du corpus BC5CDR original où seules les mentions de maladies sont annotées (le corpus BC5CDR contient normalement des annotations de maladies, de substances chimiques et de leurs interactions.)C'est un vaste corpus de textes annotés manuellement, comptant 12850 maladies annotées, mentionnées dans 1500 résumés d'articles PubMed.Les annotations des entités comprennent une simple étiquette NER (Disease), respectant le format d'annotation IOB.(Là où le BC5CDR original comprend en plus à la fois les segments de texte mentionnés et les identifiants de concepts normalisés, en utilisant le MeSH comme vocabulaire contrôlé.)Afin de garantir l'exactitude, les entités ont d'abord été annotées indépendamment par deux annotateurs, puis une annotation commune a été effectuée : le score moyen de l'accord inter-annotateurs (IAA) est de 87,49 % pour les maladies dans l'ensemble de test, selon le coefficient de similarité de Jaccard.Ce corpus a notamment servi à l'entraînement du web-service diseaseTag mis à disposition par l'Inist-CNRS.ContenuEn moyenne, le corpus contient 8,57 mentions de maladies (non distinctes) par résumé d'article PubMed.Le corpus compte 12850 maladies annotées.Il est divisé en 3 parties selon la division classique :train (données d'entraînement)devel (données de validation)test (données test)FormatLes données sont au format conllExemple :2    O-    Ooxacalcitriol    Osuppresses    Osecondary    B-Diseasehyperparathyroidism    I-Diseasewithout    Oinducing    Olow    B-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Diseasein    Odogs    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Disease.    OBACKGROUND    O:    OCalcitriol    Otherapy    Osuppresses    Oserum    Olevels    Oof    Oparathyroid    Ohormone    O(    OPTH    O)    Oin    Opatients    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Diseasebut    Ohas    Oseveral    Odrawbacks    O,    Oincluding    Ohypercalcemia    B-Diseaseand    O/    Oor    Omarked    Osuppression    B-Diseaseof    I-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Disease,    Owhich    Omay    Olead    Oto    Oadynamic    B-Diseasebone    I-Diseasedisease    I-Disease.    OMots-clés#Biomedical NER #Diseases #Named Entity #Recognition #Biological Databases #Training data #Computational Linguistics #Knowledge Representation and 
Machine Learning #Natural Language Processing
DOI: 10.82270/dataset-disease-extract/v2
title: TDM Evaluation Dataset - Diseases Extraction

description: Il s'agit des données associées à la publication de Li et al., 2016, "BioCreative V CDR task corpus: a resource for 
chemical disease relation extraction", Database, Volume 2016, 2016, baw068, https://doi.org/10.1093/database/baw068Article disponible ici : https://academic.oup.com/database/article/doi/10.1093/database/baw068/2630414Description du corpusLe corpus BC5CDR-disease (BioCreative V Chemical Disease Relation) résulte de la division du corpus BC5CDR original où seules les mentions de maladies sont annotées (le corpus BC5CDR contient normalement des annotations de maladies, de substances chimiques et de leurs interactions.)C'est un vaste corpus de textes annotés manuellement, comptant 12850 maladies annotées, mentionnées dans 1500 résumés d'articles PubMed.Les annotations des entités comprennent une simple étiquette NER (Disease), respectant le format d'annotation IOB.(Là où le BC5CDR original comprend en plus à la fois les segments de texte mentionnés et les identifiants de concepts normalisés, en utilisant le MeSH comme vocabulaire contrôlé.)Afin de garantir l'exactitude, les entités ont d'abord été annotées indépendamment par deux annotateurs, puis une annotation commune a été effectuée : le score moyen de l'accord inter-annotateurs (IAA) est de 87,49 % pour les maladies dans l'ensemble de test, selon le coefficient de similarité de Jaccard.Ce corpus a notamment servi à l'entraînement du web-service diseaseTag mis à disposition par l'Inist-CNRS.ContenuEn moyenne, le corpus contient 8,57 mentions de maladies (non distinctes) par résumé d'article PubMed.Le corpus compte 12850 maladies annotées.Il est divisé en 3 parties selon la division classique :train (données d'entraînement)devel (données de validation)test (données test)FormatLes données sont au format conllExemple :2    O-    Ooxacalcitriol    Osuppresses    Osecondary    B-Diseasehyperparathyroidism    I-Diseasewithout    Oinducing    Olow    B-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Diseasein    Odogs    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Disease.    OBACKGROUND    O:    OCalcitriol    Otherapy    Osuppresses    Oserum    Olevels    Oof    Oparathyroid    Ohormone    O(    OPTH    O)    Oin    Opatients    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Diseasebut    Ohas    Oseveral    Odrawbacks    O,    Oincluding    Ohypercalcemia    B-Diseaseand    O/    Oor    Omarked    Osuppression    B-Diseaseof    I-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Disease,    Owhich    Omay    Olead    Oto    Oadynamic    B-Diseasebone    I-Diseasedisease    I-Disease.    OMots-clés#Biomedical NER #Diseases #Named Entity #Recognition #Biological Databases #Training data #Computational Linguistics #Knowledge Representation and 
Machine Learning #Natural Language Processing
DOI: 10.82270/dataset-disease-extract
title: TDM Evaluation Dataset - diseaseTag

description: Il s'agit des données associées à la publication de Li et al., 2016, "BioCreative V CDR task corpus: a resource for 
chemical disease relation extraction", Database, Volume 2016, 2016, baw068, https://doi.org/10.1093/database/baw068Article disponible ici : https://academic.oup.com/database/article/doi/10.1093/database/baw068/2630414Description du corpusLe corpus BC5CDR-disease (BioCreative V Chemical Disease Relation) résulte de la division du corpus BC5CDR original où seules les mentions de maladies sont annotées (le corpus BC5CDR contient normalement des annotations de maladies, de substances chimiques et de leurs interactions.)C'est un vaste corpus de textes annotés manuellement, comptant 12850 maladies annotées, mentionnées dans 1500 résumés d'articles PubMed.Les annotations des entités comprennent une simple étiquette NER (Disease), respectant le format d'annotation IOB.(Là où le BC5CDR original comprend en plus à la fois les segments de texte mentionnés et les identifiants de concepts normalisés, en utilisant le MeSH comme vocabulaire contrôlé.)Afin de garantir l'exactitude, les entités ont d'abord été annotées indépendamment par deux annotateurs, puis une annotation commune a été effectuée : le score moyen de l'accord inter-annotateurs (IAA) est de 87,49 % pour les maladies dans l'ensemble de test, selon le coefficient de similarité de Jaccard.Ce corpus a notamment servi à l'entraînement du web-service diseaseTag mis à disposition par l'Inist-CNRS.ContenuEn moyenne, le corpus contient 8,57 mentions de maladies (non distinctes) par résumé d'article PubMed.Le corpus compte 12850 maladies annotées.Il est divisé en 3 parties selon la division classique :train (données d'entraînement)devel (données de validation)test (données test)FormatLes données sont au format conllExemple :2    O-    Ooxacalcitriol    Osuppresses    Osecondary    B-Diseasehyperparathyroidism    I-Diseasewithout    Oinducing    Olow    B-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Diseasein    Odogs    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Disease.    OBACKGROUND    O:    OCalcitriol    Otherapy    Osuppresses    Oserum    Olevels    Oof    Oparathyroid    Ohormone    O(    OPTH    O)    Oin    Opatients    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Diseasebut    Ohas    Oseveral    Odrawbacks    O,    Oincluding    Ohypercalcemia    B-Diseaseand    O/    Oor    Omarked    Osuppression    B-Diseaseof    I-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Disease,    Owhich    Omay    Olead    Oto    Oadynamic    B-Diseasebone    I-Diseasedisease    I-Disease.    OMots-clés#Biomedical NER #Diseases #Named Entity #Recognition #Biological Databases #Training data #Computational Linguistics #Knowledge Representation and 
Machine Learning #Natural Language Processing
DOI: 10.82270/dataset-disease-extract/v2.1
title: TDM Evaluation Dataset - diseaseTag

description: Il s'agit des données associées à la publication de Li et al., 2016, "BioCreative V CDR task corpus: a resource for 
chemical disease relation extraction", Database, Volume 2016, 2016, baw068, https://doi.org/10.1093/database/baw068Article disponible ici : https://academic.oup.com/database/article/doi/10.1093/database/baw068/2630414Description du corpusLe corpus BC5CDR-disease (BioCreative V Chemical Disease Relation) résulte de la division du corpus BC5CDR original où seules les mentions de maladies sont annotées (le corpus BC5CDR contient normalement des annotations de maladies, de substances chimiques et de leurs interactions.)C'est un vaste corpus de textes annotés manuellement, comptant 12850 maladies annotées, mentionnées dans 1500 résumés d'articles PubMed.Les annotations des entités comprennent une simple étiquette NER (Disease), respectant le format d'annotation IOB.(Là où le BC5CDR original comprend en plus à la fois les segments de texte mentionnés et les identifiants de concepts normalisés, en utilisant le MeSH comme vocabulaire contrôlé.)Afin de garantir l'exactitude, les entités ont d'abord été annotées indépendamment par deux annotateurs, puis une annotation commune a été effectuée : le score moyen de l'accord inter-annotateurs (IAA) est de 87,49 % pour les maladies dans l'ensemble de test, selon le coefficient de similarité de Jaccard.Ce corpus a notamment servi à l'entraînement du web-service diseaseTag mis à disposition par l'Inist-CNRS.ContenuEn moyenne, le corpus contient 8,57 mentions de maladies (non distinctes) par résumé d'article PubMed.Le corpus compte 12850 maladies annotées.Il est divisé en 3 parties selon la division classique :train (données d'entraînement)devel (données de validation)test (données test)FormatLes données sont au format conllExemple :2    O-    Ooxacalcitriol    Osuppresses    Osecondary    B-Diseasehyperparathyroidism    I-Diseasewithout    Oinducing    Olow    B-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Diseasein    Odogs    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Disease.    OBACKGROUND    O:    OCalcitriol    Otherapy    Osuppresses    Oserum    Olevels    Oof    Oparathyroid    Ohormone    O(    OPTH    O)    Oin    Opatients    Owith    Orenal    B-Diseasefailure    I-Diseasebut    Ohas    Oseveral    Odrawbacks    O,    Oincluding    Ohypercalcemia    B-Diseaseand    O/    Oor    Omarked    Osuppression    B-Diseaseof    I-Diseasebone    I-Diseaseturnover    I-Disease,    Owhich    Omay    Olead    Oto    Oadynamic    B-Diseasebone    I-Diseasedisease    I-Disease.    OMots-clés#Biomedical NER #Diseases #Named Entity #Recognition #Biological Databases #Training data #Computational Linguistics #Knowledge Representation and 
Machine Learning #Natural Language Processing