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Enregistrement W2583635297 · doi:10.4000/cel.483

De la meilleure façon de constituer une collection. Le cas des émaux « byzantins » de Mikhaïl Botkine

2014· article· fr· W2583635297 sur OpenAlexaff
Aglaé Achechova

Notice bibliographique

RevueLes cahiers de l École du Louvre · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt History and Market Analysis
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La collection d’émaux prétendument « byzantins » de Mikhaïl Petrovitch Botkine (1839-1914) représente un cas remarquable de l’histoire du collectionnisme, particulièrement si l’on s’intéresse à la motivation du collectionneur. Les types d’objets rassemblés par M. Botkine ont changé au gré de ses déplacements et de la mode : il a successivement collecté des œuvres du peintre A. Ivanov, des objets européens du Moyen Âge et de la Renaissance, puis de l’art russe ancien. Les méthodes d’acquisition de M. Botkine, dépourvu de tout scrupule, sont proverbiales de son vivant. Le noyau de sa collection, composé de cent soixante et onze émaux cloisonnés sur or, dont la plupart proviendrait de Géorgie, a été rassemblé en vingt-cinq ans environ, sans qu’aucun voyage de M. Botkine dans le Caucase ne soit connu. Dès la publication du catalogue de cet ensemble en 1911, des doutes concernant l’authenticité de ces pièces sont exprimés : est-il possible de rassembler une telle quantité d’objets rarissimes en une période si courte ? Une enquête minutieuse menée par le dessinateur de la maison Fabergé, François Birbaum, a permis de découvrir en 1914 l’atelier clandestin qui a fabriqué la plupart des émaux de la collection de Mikhaïl Botkine. Les motivations d’un collectionneur pour constituer, apparemment en pleine connaissance de cause, une collection de faux peuvent être multiples : le contrôle de la quantité et de la qualité des pièces qu’il rassemblait, la maîtrise de la concurrence et l’élimination des soucis rencontrés habituellement : la rareté et la provenance incertaine des objets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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