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Enregistrement W2558804374 · doi:10.37693/pjos.2016.7.16270

Paintings as “Visual Poetry”: Diagrammatic Iconicity in the Art of Juan Miró

2016· article· en· W2558804374 sur OpenAlexvenueno aff
Hsin-yen Chen, I‐Wen Su

Notice bibliographique

RevuePublic Journal of Semiotics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésIconicityDiagrammatic reasoningMetaphorPaintingMeaning (existential)ClosenessConceptual blendingLinguisticsSemioticsModality (human–computer interaction)ArtCognitionPsychologyComputer sciencePhilosophyEpistemologyVisual artsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceptual Metaphor Theory (Lakoff and Johnson, 1980) and work on multimodal metaphors (Forceville, 2006) has opened up a new approach to the study of language and other modalities. However, relatively few cognitive linguistic investigations of visual art have been performed. We analyzed paintings done by Spanish Surrealist Juan Miró (1893-1983), focusing on diagrammatic iconicity, i.e. how his pictorial elements are arranged structurally in ways that correspond to their meaning. In particular, we examined the artist’s paintings between 1940 and 1970, based on the model advanced by Hiraga (2005). Our results show that iconic mappings like SIMILARITY IN MEANING IS SIMILARITY IN FORM, MORE CONTENT IS MORE FORM, and SEMANTIC RELEVANCE IS CLOSENESS, function as cognitive principles prevalent in these paintings. The current study therefore supports the proposal that diagrammatic iconicity operates across different semiotic systems, and at the same time contributes to the description and explanation of artistic practices involving language and painting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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