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Enregistrement W2486374106 · doi:10.1017/cbo9781139128902.018

On the fragility of the artist: art’s precarious triad

2014· book-chapter· en· W2486374106 sur OpenAlexaff
Maja Djikic, Keith Oatley

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityTriad (sociology)ArtArt historyVisual artsPsychologyPsychoanalysisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beauty is truth, truth beauty, – that is all Ye know on earth, and all ye need to know. – John Keats When Amy Winehouse, a 27-year-old British singer, died in her London flat in July of 2011, few were surprised. While her musical talent was prodigious (her singing was compared to that of Billy Holiday), her battle with alcohol and drug addiction also attracted public attention. Her breakout song was entitled “Rehab.” Was she not another artist sacrificed at the altar of the muses? Are we not tripped, here, by a stereotype (Kaufman et al ., 2006), seduced by an availability heuristic? After all, how many alcoholics perish quietly out of the public eye? And given that we are unable to calculate conditional probabilities for this kind of case, we may wonder whether the chance of Amy Winehouse overdosing on alcohol would have been the same if she had not been an accomplished songwriter and singer (Silvia and Kaufman, 2010). An argument of the kind that can follow from assuming causal connections between artistic creativity and mental illness has been made by Currie (2011). He drew on a study by Post (1994) who made psychiatric diagnoses of 291 famous men from biographies. Post found that 48 percent of writers had severe psychopathology, whereas rates of psychopathology in scientists, statesmen, and thinkers were lower. On the basis of these and similar data, Currie argues that we cannot expect to learn anything useful from people who are as crazy as many writers seem to be. In this argument, Currie accepts that correlation means causality; that mental illness contributes to the writer’s art; and he assumes that the illnesses of the writers were permanent. Therefore, he concludes, one should not take the writers seriously. He also makes no comparison with levels of mental illness in the ordinary community.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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