Présentation du thésaurus et de son fonctionnement par F Arnould (Equipe Ingénierie terminologique)
Le thésaurus de la mémoire est une ressource terminologique bilingue (français et anglais) qui recense les concepts de la mémoire (systèmes et processus mnésiques, effets empiriques, troubles de la mémoire, méthodes d’étude, théories et modèles). Les concepts, plus de 1 000 à ce jour, sont organisés selon trois types de relation :
- Relations hiérarchiques (concepts génériques et spécifiques) ;
- Relations associatives (du type voir aussi) ;
- Relations d’équivalence (synonymes).
Les entrées du thésaurus sont également regroupées en collections (en fonction de leur domaine scientifique d’origine et de la population d’étude) et alignées avec d’autres ressources terminologiques, actuellement :
- Wikidata ;
- Wikipedia;
- Scholarpedia ;
- Cognitive Atlas ;
- Thésaurus SAGE des sciences humaines et sociales ;
- Vocabulaire FRANCIS de philosophie ;
- Thésaurus MESH bilingue ;
- UBERON (Uber Anatomy Ontology) ;
- FMA (Foundational Model of Anatomy).
La majorité des concepts dispose d’une définition et d’une bibliographie. Des notes, citations de jeux de données et variables modératrices sont régulièrement ajoutées à certains d’entre eux.
Le thésaurus repose sur le modèle SKOS (Simple Knowledge Organization System), standard du W3C (World Wide Web Consortium), permettant de représenter thésaurus et vocabulaires contrôlés sur le web sémantique. Il est donc formalisé et exploitable par des machines.
Il est consultable en ligne sur le portail Loterre de ressources terminologiques de l’Inist-CNRS en suivant l’un de ces liens :
Version française
https://www.loterre.fr/skosmos/P66/fr/
Version anglaise
https://www.loterre.fr/skosmos/P66/en/?clang=en
Il est aussi téléchargeable dans les trois formats suivants : PDF, SKOS et CSV.
Le thésaurus de la mémoire est conçu à partir d’une veille scientifique et documentaire sur la mémoire, ainsi qu’avec l’appui de méthodes de traitement automatique du langage, comme l’extraction terminologique (à l’aide des outils Termsuite et le package R udpipe) et l’analyse de cooccurrence de termes, et ce, sur des corpus d’articles scientifiques ou des résultats de requêtes dans des bases de données bibliographiques.
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