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Enregistrement W2885678887 · doi:10.7228/manchester/9781526101198.003.0005

Establishing the theory and practice of a defeatured landscape

2018· book-chapter· en· W2885678887 sur OpenAlexaboutno aff
Leah Modigliani

Notice bibliographique

RevueManchester University Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Spaces through Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituationismFraming (construction)PoliticsGeographerHistorySociologyArt historyAestheticsGeographyArtCartographyArchaeologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chapter 4 recounts the emergence of the theory and practice of a “Defeatured Landscape,” the name given in 1970 to a new urban semiotic that would constitute photo-conceptual artists self-defined counter tradition to those cultural practices deemed uncritical, expressionist, and mythical that were explored in Chapter 3. NETCO’s Ruins (1968) and Portfolio of Piles (1968) are examined as important precursors to the defeatured landscape. Dennis Wheeler, Jeff Wall, Ian Wallace and Christos Dikeakos’ art and writing are discussed as examples of defeatured landscapes in relation to their influences: American conceptual artist peers like Dan Graham; Concrete Poetry; awareness of the vehicular landscape; and Surrealism and its legacy in the psycho-geography and dérives of the Situationist International. This history is set against two contrasting examples: the real political conflicts of land development and associated financial speculation going on at the same time in the city; and an accounting of the erotic female bodies who often populate the otherwise defeatured landscapes of the photo-conceptualists. These examples show how the social politics of public space in Vancouver are left out of avant-garde representations of the city through the discursive framing of a landscape not so defeatured after-all.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,091
Communication savante0,0220,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreAutre

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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