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Enregistrement W1519178882 · doi:10.1080/01969722.2015.1038480

On Belief and the Making of All Things Beautiful and Sublime: Creation by Ordinance and Destruction by Chaos

2015· article· en· W1519178882 sur OpenAlexaff
Taha A. Al-Douri

Notice bibliographique

RevueCybernetics & Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensNew York Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyAestheticsEpistemologySublimeOrder (exchange)SemioticsTasteStyle (visual arts)Meaning (existential)SophisticationPhilosophySociologyArtLiteraturePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a study of beauty as a construct and a property of structural composition. I examine alternate possibilities of structural compositions, linguistics, or material arguments that beauty, impossible in utter chaos, might not be definitely found in order, but the latter is essential thereto. A distinction is also made between complex systems of order found in nature, often qualified as organic—the seemingly free and flowing forms found in formal sophistication beyond simple geometrical reduction—and the absence of order as pure chaos. Beauty is examined through order from historical linguistic, perceptual, and systemic constructivist perspectives, along with the sublime and the harmonious. Linguistically, order is a term of convergence of the seemingly disparate streams of significance of rank—in society, religion, and the belief in collective constants—and ornament is a term of bearing beauty and enhancement of taste that emanates from within the structure and should not be reduced to superficial application. I cite costume, including accessories of weaponry, as moments of proximity between style, purpose, utility, and the collective as semiotic bearer of meaning in culture and social order.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,034
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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