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Enregistrement W2290610439 · doi:10.7202/1034611ar

L’exposition de la performance, entre reenactment et tableau vivant

2016· article· en· W2290610439 sur OpenAlexaffvenue
Mélanie Boucher

Notice bibliographique

RevueMuséologies Les cahiers d études supérieures · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensNational Museum of Fine Arts of QuebecCégep de l'OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExposition (narrative)ExhibitionRigourPresentation (obstetrics)ExemplificationArt historyArtSpace (punctuation)Visual artsSociologyHumanitiesComputer scienceEpistemologyPhilosophyLiteratureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expositions that consist of presentation of performances have an interest in generating a series of questions on the types of performances that are favourable for occupying space and time. What are they? This article retraces two types, re-enactment and the tableau vivant, and presents their main characteristics. These types of performances are prone to induce modifications in exhibition practices, and through that, raise questions regarding the relationship between research and creation. The cases, Seven Easy Pieces (2005), by Marina Abramovic at the Solomon R. Guggenheim, and An Immaterial Retrospective of the Venice Biennale (2013), by Alexandra Pirici and Manuel Pelmus at the Venice Biennale, serve initially as exemplification, then as epistemic presentation of the two types of performances considered. Through strategies however comparable, Seven Easy Pieces and An Immaterial Retrospective of the Venice Biennale presume diverse purposes. The first work would have as objective, iconization, by relying on the presence of the artist, as well as on the rigour of the document research. The second work offers an example of the critical use of the exposition, by exploiting a research that is not neither put forth nor supported.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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