The Politics of a Good Picture: Race, Class, and Form in Jeff Wall's<i>Mimic</i>
Notice bibliographique
Résumé
Mimic(1982) is an early and much discussed picture by the Canadian photographer Jeff Wall, with the discussion centering largely on two topics: its subject matter and its setting (fig. 1). The subject is racism, and in this regardMimicis “characteristic,” as Wall's best critic, Michael Fried, has observed, “of Wall's engagement in his art of the 1980s with social issues”(Why235). Subsequently, as Fried also notes, “Wall has tended to distance himself from the overtly political concerns that are front and center in works likeMimic”(64). Indeed, in recent interviews Wall has insisted on this distance, remarking, for example, that “[t]wenty-five years ago I thought subject matter had some significance in itself” and going on to say that“Mimicwas about racism in some way, about hostile gestures between races, but I'm glad the picture itself is good and it doesn't need that to be successful. Now I try to eliminate any additional subject matter—those things are for other people, they're not my problem” (Denes). His point here is not exactly thatMimicisn't antiracist—actually, its antiracism is so obvious and uncontroversial that a recent critic, Régis Michel, has complained that it “verges on political correctness” (63). The idea is rather that the success of the picture—the fact that it's a “good” picture—has nothing to do with those politics. Which leaves open the question of whether the picture's success has nothing to do with any politics or nothing to do with the particular politics of antiracism. In other words, is the picture's success independent of politics as such? Or is there a politics of the good picture?
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».