Anatomy, technology, art, and culture: toward a realistic perspective of the brain
Notice bibliographique
Résumé
In the 15th century, brain illustration began to change from a schematic system that involved scant objective rendering of the brain, to accurate depictions based on anatomical dissections that demanded significant artistic talent. Notable examples of this innovation are the drawings of Leonardo da Vinci (1498-1504), Andreas Vesalius' association with the bottega of Titian to produce the drawings of Vesalius' De humani corporis fabrica (1543), and Christopher Wren's illustrations for Thomas Willis' Cerebri Anatome (1664). These works appeared during the Renaissance and Age of Enlightenment, when advances in brain imaging, or really brain rendering, reflected not only the abilities and dedications of the artists, but also the influences of important cultural and scientific factors. Anatomy and human dissection became popular social phenomena as well as scholarly pursuits, linked with the world of the fine arts. The working philosophy of these artists involved active participation in both anatomical study and illustration, and the belief that their discoveries of the natural world could best be communicated by rendering them in objective form (that is, with realistic perspective). From their studies emerged the beginning of contemporary brain imaging. In this article, the authors examine how the brain began to be imaged in realism within a cultural and scientific milieu that witnessed the emergence of anatomical dissection, the geometry of linear perspective, and the closer confluence of art and science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,052 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».