The Case of the Missing Author: Toward an Anatomy of Collaboration in Comics
Notice bibliographique
Résumé
In a January 2012 interview for BBC4, Matthew Cain questions the painter David Hockney on his use of assistants. Cain is trying to get at whether Hockney’s three assistants produce any of his art. But Hockney doesn’t bite. He says that he made “all the marks” and that an assistant would never pick up a paintbrush. The role of the assistant is purely that of the logistical helper; he or she does physical work, but not the work most associated with the production of capital “A” art: the relationship of the hand, the eye, and the heart. David Hockney is an art star, significant as both commercial brand and artist. His name confers value to his artwork. An anonymous painting that looked like a David Hockney piece, but wasn’t, would be dismissed as either a valueless imitation or a forgery. Even people who cannot afford a David Hockney work have some stake in its authenticity, otherwise interviewers like Matthew Cain would not ask questions about it. It is a relief that Hockney “made all the marks.” These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,039 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».