dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
rage, leurs remarques qui nous ont permis Nous avons pu constater que cette mise de modifier nos questions ou de confirmer en ligne a profité à d'autres enquêtes. certains de nos choix. Le questionnaire a été soumis en juin 2020 aux membres commanditaires du MESRI. Questionnaire disponible via ZENODO Nous remercions également ici Marin Dacos pour ses conseils. En français : https://zenodo. org/record/3935958 En anglais : https://zenodo. org/record/3935971 La durée estimée pour répondre au questionnaire et les contraintes de réponses Le questionnaire se compose de 9 parties (votre environnement de recherche ; décou-Constitution du questionnaire vrir ; produire des données scientifiques ; Suite à un travail de classification des écrire ; publier, diffuser, communiquer ; outils tirés de l'enquête 101 innovations, évaluer ; l'environnement de la recherche et des de traitement des réponses des profils de la science ; votre profil) soit 38 questions, comptes institutionnels ont toujours de chercheurs, le questionnaire a été dont deux questions ouvertes d'opinion.
domaine sont croissantes. Dans la population étudiée, la pratique NAS 8 1,60 % La pratique de l'archivage à long terme doit La pratique d'archivage à long terme selon la fonction d'archivage à long terme est associée à des beaucoup à la fois au contexte de travail Zenodo 7 1,40 % terre et de l'univers marginale (pour les sciences de l'ingénieur). Jamais 12,0 % Rarement 21,6 % Parfois 38,4 % Souvent 24,5 % Toujours 3,5 % 131 235 418 267 38 Réutilisation de données déjà produites ou publiées Jamais Rarement Parfois Souvent Toujours 15 13 9 15 2 Médecine 11 23 21 2 1 Lettres et Arts 0 % 100 % 25 % 50 % 75 % terme subissent de multiples variations selon les caractéristiques sociodémographiques du répondant alors qu'un chercheur sur deux développe cette pratique. 0 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % Archivage (conservation à long terme) des données Non Oui Non réponse 52,9 0,6 46,6 Figure 21 : La pratique d'archivage (conservation à long terme) des données codes sources des logiciels pourraient être à l'origine d'une sous-pratique.
44 Carnets de terrain et de efforts consentis par les institutions (uni-À l'inverse, les chercheurs relevant d'un statut non-permanent sont eux moins 61 304 Carnets de terrain et de 38 laboratoire version papier 0 % 758 Bases de données labo 0 25 % 250 50 % 500 75 % 96 750 93 91 100 % 51 1 000 1 8 32 10 de recherche 1 0 18 26 3 7 Équipe Non catégorisé 623 272 ou labo 342 Statuts non-permanents 1 11 5 60 34 19 Conservation personnelle 34 81 18 de sociétés privées (Google Drive, icloud, DropBox. ) 295 Services de sauvergarde 89 137 252 182 330 Statuts permanent conservation personnelle) 7 Chercheurs privés 11 Doctorants / doctorante (y compris Cifre) 83 29 Nous sommes entre 6 et 10 personnes Nous sommes entre 2 et 5 personnes Institution 38 75 58 Disque dur Aucun tiers (supposé ici 339 Réseau informatique local 100 135 Supports amovibles Contrat doctoral 0 % 11 Nous sommes entre 398 Cloud non-institutionnel 11 et 20 personnes Figure 29 : Tiers d'archivage utilisé en rapport avec la discipline 25 % 50 % 3 177 558 Cloud institutionnel 133 7 189 75 % 2 141 3 160 143 100 % 52 165 114 Institution 8 Nous sommes plus 0 % de 20 personnes Jamais Aucun tiers (supposé ici 25 % Rarement Conservation personnelle 50 % Parfois Souvent Services de sauvergarde conservation personnelle) de sociétés privées (Google Drive, icloud, DropBox.
Cet article se propose d'étudier les conditions de formation des nominalisations en -age, -ment et -ion du français qui semblent se former directement sur des bases nominales ou adjectivales, le verbe intermédiaire n'étant pas attesté ou attesté plus tard. L'étude se donne pour double objectif de montrer (i) que les nominalisations du français sans base verbale ne concernent pas seulement la suffixation en -ion déjà identifiée dans la littérature, mais aussi les suffixations en -age et en -ment ; (ii) que ces nominalisations répondent à des conditions particulières : elles ne relèvent que de certaines familles morphologiques de triplets XN/Adj -XV -XV-ion/-age/-mentN, celles qui se distinguent par une haute fréquence d'apparition en corpus. La recherche est menée sur un corpus de très grande taille (frCOW), permettant de constituer une base de données suffisamment importante pour utiliser des mesures quantitatives significatives.
Abstract. Nominalisations without verbal base suffixed with -ion, -age and -ment in French: morphological conditions. This article aims to study the conditions that allow the formation of French nominalizations suffixed with -age, -ment and -ion which seem to be formed directly on nominal bases. The study has two objectives: (i) to show that French nominalizations without a verbal base do not only concern the -ion suffixations already identified in the literature, but also the -age and -ment suffixations; (ii) to show that these nominalizations meet specific conditions: they must be part of morphological families of XN/Adj -XV-XV-ion/-age/-mentN triplets, that are distinguished by a high frequency of occurrence in the corpus. The research is conducted on a very large corpus (frCOW), allowing for a database large enough to use meaningful quantitative measures.
2014). Cependant, elles n'ont jamais fait l'objet d'un traitement systématique et n'ont porté que sur certaines formations réduites du français (les nominalisations en -isation). La disponibilité de corpus de grande ampleur permet aujourd'hui d'accéder à un grand nombre de données originales qui rend possible une étude plus vaste, systématique et quantifiée. C'est dans cette perspective que s'inscrit notre recherche, exploitant le corpus frCOW  (Schäfer & Bildhauer 2012 ; Schäfer 2015 ) tiré de la Toile (voir § 3. 1. ) et la base de données lexicale VerNom  (Missud et al. 2020) , construite automatiquement à partir de frCOW et contenant plus de vingt-cinq mille paires verbe-nom (avec leurs fréquences) couvrant les principales suffixations nominalisatrices du français. L'étude que nous présentons se donne un double objectif : (i) montrer que les nominalisations du français sans base verbale ne concernent pas seulement la suffixation en -ion mais aussi les suffixations en -age et en -ment, (ii) identifier, en s'appuyant sur des données authentiques quantifiées, les conditions morphologiques qui permettent ces nominalisations sans base verbale, afin de pouvoir prédire lesquelles sont possibles.
Elles sont également renseignées du point de vue de leur fréquence. Nous avons ainsi collecté tous les noms, verbes et adjectifs qui y figurent avec leur fréquence. Si aucun lemme n'était attribué à une forme, nous l'avons lemmatisée nousmêmes en additionnant la fréquence de chaque forme après avoir supprimé les marques de flexion, puis décidé d'une forme lemmatique (en -er -ir, -re pour les verbes et singulier pour les noms et adjectifs). A partir de ce corpus, nous avons constitué deux bases de données inédites : la première recense les nominalisations construites sur la base de verbes eux-mêmes dérivés (formant ainsi des triplets X 2 N/Adj -XV -XV -ion/-age/-mentN dont nous montrerons l'influence dans la formation des nominalisations sans base verbale) et la deuxième liste l'ensemble des nominalisations en -ion, -age et -ment sans base verbale du français.
Constitution des familles de triplets standard X N/Adj -XV -XVion/-age/-ment N La première base de données constituée à partir de l'extraction des lemmes de frCOW est constituée de familles de triplets XN/Adj -XV -XV -ion/-age/-mentN dont les lexèmes étaient tous attestés dans le corpus. La méthode utilisée correspond à celle décrite dans  Missud et al. (2020)  pour la constitution de la base de données lexicale VerNom. Pour les paires XV -XV -ion/-age/-mentN, nous avons recherché les bases verbales potentielles de tous les noms se terminant par -ion, -age et -ment. Notre méthodologie a consisté à i) tronquer les suffixes des noms à finale en -ion, -age et -ment, ii) tronquer les marques de flexion infinitives des verbes (-er, -ir ou -re), iii) appairer les lemmes des radicaux tronqués des noms et des verbes qui correspondaient parfaitement, ou qui correspondaient jusqu'aux deux derniers graphèmes (afin de prendre en compte l'allomorphie).
Par ailleurs, la suffixation en oyer-(guerre o guerroyer) avait trop peu d'exemples pour être pris en compte. Afin d'identifier les bases nominales et adjectivales des verbes, nous avons tronqué les affixes déverbaux -iser, -ifier, é-, a-, en-(et leurs allomorphes potentiels comme -yser, -izer, -yzer, em-) des verbes, ainsi que le marquage infinitif en -er, -ir et -re. Les radicaux ainsi obtenus ont ensuite été appariées avec tous les adjectifs et noms collectés à partir de frCOW. Nous avons autorisé une correspondance parfaite entre les formes tronquées jusqu'aux deux derniers graphèmes afin de prendre en compte certains cas d'allomorphie, notamment lors de la correspondance des verbes convertis avec leurs bases. Certaines des bases des verbes convers ont également été récupérées en utilisant la base de données  de Tribout (2010) , qui contient des cas de conversion verbale de bases nominales supplétives.
Les familles de triplets XN/Adj -XV -XV -ion/-age/-mentN ont ensuite été filtrés manuellement pour s'assurer que les noms, adjectifs et verbes étaient sémantiquement liés. Ces premières étapes nous ont permis de constituer une base de données composée de 2465 triplets X N/Adj -XV -XV -ion/-age/-ment N. Le nombre de triplets par schéma est détaillé dans le tableau 1 et quelques exemples de triplets sont présentés de (3) à (8). Tableau 1. Nombre de triplets X N/Adj -X V -X V -ion/-age/-ment N selon leur construction pour chaque schéma de nominalisation (3) -iser a. -ion : signalN -signaliserV -signalisationN / sensibleA -sensibiliserv - sensibilisationN b. -age : carboneN -carboniserV -carbonisageN / 3 c. -ment : cicatriceN -cicatriserV -cicatrisementN / aiguA -aiguiserV - aiguisementN (4) -ifier a.
) ou en -ifier (14. b. ), ou par préfixation en a-(14. c. ), en-(14. d. ), é-(14. e. ), et dé-(14. f. ) ou par conversion (14g. ) -et une seconde dérivation formant les nominalisations déverbales standard en -ion, -age et -ment. (14) a. -iser : signalN → signaliserV → signalisationN b. -ifier : purA → purifierV → purificationN c. a-: créditN → accréditerV → accréditationN d. en-: laidA → enlaidirV → enlaidisssementN e. é- : tripeN → étriperV → étripageN f. dé-: amianteN → désamianterV → désamiantationN g. conversion : freinN → freinerV → freinageN On comptabilise ainsi sept familles morphologiques partielles comprenant des triplets qui impliquent des noms ou des adjectifs, servant de base à la dérivation de verbes euxmêmes base de noms d'action (cf. 15). Ces familles représentent 26. 4% des nominalisations en -ion, -age et -ment dans la base de données VerNom (les 74.
L'étude de notre base de données contenant les paires X N/Adj -XV -ion/-age/-ment N révèle que plus de la moitié (51%) du total des nominalisations sans base verbale sont suffixées en -ion et comprennent une trace formelle du suffixe verbalisateur -iser (bien que le verbe soit attesté plus tard ou jamais sur internet). Ce résultat peut expliquer que seules les nominalisations en -isation aient fait l'objet d'études jusqu'à présent. En revanche, les nominalisations sans base verbale suffixées en -age et -ment ne présentent jamais de trace d'un verbe en -iser. Il en va de même pour -ifier dont on ne rencontre de trace formelle que parmi les nominalisations en -ion (8%). Les signes de conversion verbalisatrice, eux, sont surtout observés avec les nominalisations en -age (27%, par exemple bandelettebandelettage (bandeletter)), mais pas exclusivement puisque 8% de ces supposés verbes convers sont observés avec les nominalisations en -ion, et moins de 1% avec les nominalisations en -ment.
Les familles partielles de triplets standard quantitativement saillantes En effet, les préférences observées en faveur des quatre familles morphologiques donnant lieu à des nominalisations sans verbe ne sont que le reflet des préférences pour ces mêmes familles dans le cas des nominalisations standard (où le verbe est attesté avant la nominalisation). Comme le montre le tableau 4 (renseigné à partir de notre base de données contenant les familles de triplets X N/Adj → XV dérivé → XV -ion/-age/-mentN et où la proportion la plus élevée pour chaque colonne est en gras), les nominalisations standard en -ion, -age et -ment dérivées de bases verbales construites ont des attirances morphologiques marquées pour certaines bases : la suffixation en -ion sélectionne principalement les verbes dérivés en -iser (49%) ou -ifier (5%), la suffixation en -age sélectionne principalement les verbes convertis (11%) et une très petite proportion de verbes préfixés en dé-(4%) 4 et en é-(1%).
La suffixation en -ment, quant à elle, sélectionne essentiellement des verbes préfixés en en-(5%) et une petite proportion de verbes préfixés en a-(1%). Tableau 4. Proportions de chaque type de triplet X N/Adj → XV dérivé → XV -ion/-age/-mentN Ces préférences valent également pour les nominalisations les moins fréquentes (qui apparaissent moins de 10 fois dans notre corpus) que nous avons également examinées dans l'espoir d'y relever des néologismes, moins exposés à la variation lexicale que les nominalisations de haute fréquence, et permettant, à ce titre, un accès plus direct aux propriétés des schémas morphologiques. Le constat est clair : les préférences sont constantes car elles apparaissent dans les deux cas, lorsque le verbe est attesté et lorsqu'il ne l'est pas (voir tableau 5, également renseigné à partir notre base de données contenant les familles de triplets X N/Adj → XV dérivé → XV -ion/-age/-mentN).
Notre travail s'inscrit dans deux projets d'envergure : l'ANR-DFG M-Phasis (Migration and Patterns of Hate Speech in Social Media)  (2019) (2020) (2021) (2022) , soutenu par l'Agence nationale de la recherche en France et la Fondation allemande pour la recherche 2 , ainsi que le projet IDEX/ISITE OLKi (Open Language Knowledge for Citizens). Les réflexions et thèses présentées ici sont le résultat de trois ans d'observations  (2018, 2019 et 2020)  opérées au sein des réseaux socio-numériques Twitter, Facebook et YouTube 3 , ainsi que sur les sites d'un ensemble de plateformes d'information et de ré-information, sélectionnées notamment en raison de l'accessibilité qu'elles offraient à la section des commentaires (e. g. Le Figaro, Le Monde, FranceTVInfo, Valeurs actuelles, Agoravox, Riposte laïque, etc.
H - Nous précisons ci-dessous les hyper-paramètres considérés dans notre étude. Des informations sur des aspects techniques non discutés pourront être obtenues à partir du code de calcul utilisé pour nos expérimentations. (5)   (4) Le  de Fleiss permet de mesurer, pour un nombre d'annotateurs supérieur à deux, le degré d'accord entre ces derniers. (5) https://github. com/lgi2p/ROIA-2020-Mensonides-al.
L'aboutissement de ce travail est une publication renouvelée, utilisant Semantic MediaWiki, qui publie ce corpus dans une version enrichie d'un grand nombre de relations sémantiques liant les lettres et leurs acteurs au sein d'un graphe de connaissances (knowledge graph) exposé sur le Web des données. Ces liens sont exploités pour construire une base de données dynamique des auteurs et des destinataires, ainsi que des personnes et des lieux d'expédition mentionnés dans les lettres. L'ensemble des textes et des fac-similés numérisés est disponible sous licence ouverte sur les entrepôts de données de la recherche Zenodo (doi :. /zenodo. ) et Didomena (doi :. /wr c-e ).
The outcome of this work is a renewed publication using Semantic MediaWiki, which publishes this corpus in a version enriched with a large number of semantic relations linking the letters and their actors within a knowledge graph exposed on the Web of data. These links are exploited to build a dynamic database of authors and recipients along with people mentioned in the letters and the places from which they were sent. The digitised texts and facsimiles are made available under an open licence on the research repositories Zenodo (doi:. /zenodo.
Au-delà de l'échantillon de l'étude, ce travail a initié en 2004 l'ouverture d'une plateforme numérique reposant sur le logiciel Lodel. Ce dernier n'étant plus maintenu à la fin des années 2010, le Centre de recherches historiques a souhaité mettre en ligne une nouvelle édition électronique, en mobilisant le moteur de wiki libre et open source Semantic MediaWiki. Cet article vise à rendre compte de ce projet de reprise, qui conjugue un impératif de sauvegarde de données mises en péril par l'arrêt de la maintenance de leur hébergeur avec une volonté d'enrichissement du corpus par l'intégration de nouveaux documents et l'ajout de nouvelles possibilités d'étude, grâce au tissage de liens sémantiques. Cette opération a été l'occasion de transformer un corpus dont la collecte a débuté il y a près de 40 ans, pour l'ouvrir sur le Web en l'enrichissant d'un graphe de connaissances (knowledge graph) modélisant le réseau de tous les individus évoqués dans les lettres.
-: première édition numérique sur le Web avec Lodel Des outils numériques ont été mobilisés afin de rassembler les documents issus de ces ensembles divers en un seul corpus ordonné chronologiquement et pour permettre l'intégration de nouvelles pièces au fur et à mesure des découvertes. Une plateforme Web de publication électronique a été ouverte dès 2004, utilisant le logiciel d'édition numérique open source Lodel. Ce choix, fait à rebours des supports de diffusion physiques en vogue au début des années 2000 (CD ROM, DVD), a permis de maintenir une plateforme stable pendant quinze ans, alimentée en continu de nouveaux documents. L'année 2019 voit l'arrêt de la maintenance et de l'évolution de Lodel par ses développeurs. Surtout, le service Web ServOO permettant de convertir les transcriptions des lettres du format Microsoft Word en XML-TEI affichables par Lodel, est fermé.
Moteur des projets de la Wikimedia Foundation (Wikidata, Wikisource), MediaWiki a pour caractéristique essentielle d'avoir été conçu comme un espace d'écriture collaboratif et cumulatif dont l'organisation est construite par itérations à partir du contenu. Pour cela, MediaWiki propose le langage de balisage wikicode qui permet de structurer et de mettre en forme le texte d'une page de wiki. Le texte balisé d'une page n'est pas affiché tel quel mais est interprété par l'outil pour produire le document HTML affiché par le navigateur Web. Wikicode permet également de catégoriser une page et de structurer un wiki pas à pas, en parallèle de son alimentation en contenu, sans nécessiter une phase préalable de modélisation des données. En plus d'un export RDF natif, l'extension Semantic MediaWiki ajoute la capacité d'associer toute page du wiki avec un ensemble de métadonnées directement insérées dans le corps du texte sous forme d'annotations.
Chaque ligne des CSV correspond à une page du wiki et contient les métadonnées sémantiques associées. Les intitulés des colonnes de métadonnées reprennent les labels français des propriétés spécialisées pour le wiki et non les noms des prédicats. Le lecteur pourra se rapporter au tableau 1 pour retrouver la correspondance des noms de propriété avec les prédicats RDF. Les index CSV sont placés à la racine du dépôt, tandis que des sousdossiers nommés d'après les titres des pages contiennent les images et les textes aux différents formats. L'export complet est déposé sur Zenodo (. /zenodo. ), entrepôt européen de données ouvertes de la recherche , et sur l'entrepôt institutionnel de l'École des hautes études en sciences sociales, Didomena (. /wr c-e ).
Licence et crédit Le contenu de lettresfamiliales. ehess. fr et les jeux de données déposés sur Zenodo et Didomena sont publiés sous licence ouverte Etalab 2. 0, équivalente à la licence Creative Commons minimale (CC BY ). Celle-ci est dite permissive car elle impose pour seule contrainte au réutilisateur de ne pas dévoyer les données et de préciser la date de leur dernière mise à jour. Les transcriptions des lettres ayant été produites au sein d'une unité mixte de recherche, placée sous la tutelle de deux établissements publics, et les propriétaires des lettres ayant tous donné leur accord à leur publication, leur réutilisation est libre  (Robin 2022) , aux conditions de la licence Etalab. Le mode de citation des documents -ou du corpus entier -est indiqué dans les mentions légales du wiki.
Les leçons et attendus d'une expérience de bricolage numérique La reprise intégrale du corpus épistolaire de la famille Mertzdorff-Duméril-Froissart a rapidement et largement dépassé les enjeux techniques liés aux changements de formats et au transfert de plateforme logicielle. Le choix de MediaWiki semble rare pour éditorialiser un corpus de correspondance dans un paysage disciplinaire francophone où se côtoient Omeka, TEI-Publisher, Lodel et de multiples solutions ad hoc. Celui-ci était guidé par deux contraintes : d'une part ne pas bloquer le travail d'alimentation du corpus le temps de la reprise, d'autre part structurer le corpus existant pour le rendre aisément explorable et exploitable. En plaçant la modélisation des données directement dans les pages elles-mêmes selon une approche déclarative grâce au wikicode, MediaWiki a permis de coupler fortement le travail des ingénieurs et des historiens et de faciliter considérablement les échanges.
L'écriture des lettres, acte individuel, tisse des liens entre des personnes et constitue des réseaux au sein de collectivités. MediaWiki, par sa capacité à densément lier les documents entre eux et avec des ressources extérieures, devrait permettre de saisir ces combinaisons réticu-R. Les travaux de collecte et d'éditorialisation du corpus, de transfert vers une solution logicielle MediaWiki et de dépôt ont été entièrement réalisés au sein du collectif « Sources et données de la recherche » du Centre de recherches historiques, unité mixte de l'École des hautes études en sciences sociales (EHESS) et du Centre national de la recherche scientifique (CNRS). Ce collectif est une structure transversale qui réunit des chercheuses et chercheurs, des ingénieures et ingénieurs et des personnels d'appui à la recherche autour des projets numériques menés par le laboratoire.
La totalité du corpus édité et publié en janvier 2022 est disponible sous licence Etalab 2. 0 sur les entrepôts de données Didomena et Zenodo. Le dépôt contient les textes de 3 248 lettres transcrites en autant de fichiers indépendants (aux formats XML, HTML, TXT, LaTeX et PDF), rassemblés et organisés dans une structure de dossiers par année et décennie. Les quelque 1 002 biographies, 110 monographies et 53 papiers familiaux divers qui composent l'appareil critique sont stockés de la même manière mais organisés par ordre alphabétique. Les fac-similés sont stockés dans le même dossier que le texte de la lettre. Le tout est archivé au format ZIP dans le fichier data. zip. Les index catégoriels qui structurent le wiki sont exportés en autant de fichiers CSV, lesquels contiennent également les métadonnées associées à chaque document.
Les données sont disponibles sous licence Etalab 2. 0, à l'exception de quelques images fournies par le Muséum national d'histoire naturelle, dont la liste est disponible dans le fichier README. md. ://lettresfamiliales. ehess. fr/view/Spécial:Requêter. Voir la page d'aide sur le site de Semantic MediaWiki : https://www. semantic-mediawiki. org/wiki/Help:API:ask. La documentation du langage de requêtes de Semantic Me-diaWiki est disponible à l'URL https://www. semantic-mediawiki. org/wiki/Help:Inline_qu eries. Zenodo a été créé et est maintenu par les chercheurs du Conseil européen pour la recherche nucléaire (CERN), qui regroupe la quasi-totalité des pays d'Europe de l'Ouest, membres ou non de l'Union européenne. Etalab est l'une des deux seules licences de réutilisation pouvant être choisies pour des données issues d'une recherche menée avec au moins 50 % de fonds publics : cf.