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Enregistrement W2903679486 · doi:10.38055/fs010110

Behind the Scenes with Louise Dahl-Wolfe and Toni Frissell: Alternative Views of Fashion Photography in Mid-Century America

2018· article· en· W2903679486 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Arnold

Notice bibliographique

RevueFashion Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBazaarVisionClothingVisual artsStyle (visual arts)NegotiationArtSociologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay explores the process and labour involved in creating fashion editorials. It is focused on the work of Louise Dahl-Wolfe and Toni Frissell, as case studies of photographers who worked at America’s two leading fashion magazines: Harper’s Bazaar and Vogue. Images that show these women “backstage” form the basis of this analysis, to expose the images’ compositions and the teams of people involved in their creation. Both photographers worked at a key moment in American fashion, as designers such as Claire McCardell created a simple, interchangeable wardrobe of readymade clothes that catered to the increasingly active lives of middle-class women. They were significant to the “Modern Sportswear Aesthetic” that emerged during this period and which exploited Kodachrome’s rich tones to compose alluring images that showed sportswear as adaptable and fashionable. Frequently shot outside, or using carefully contrived sets, their imagery provides a case study for the ways fashion’s creative workers collaborated to construct convincing visions of sportswear’s emergent style. Drawing upon Bruno Latour’s theories of organization, this article examines these networks of people, working to varied briefs and deadlines to create each magazine issue. From contact sheets and shots of fashion editors and models, to glimpses of the photographers’ efforts to find the right angle, this essay uses Dahl-Wolfe and Frissell’s photobooks and archival materials, including memos between Bazaar Editor-in-Chief Carmel Snow and Frissell, to challenge the idea of the seamless fashion page and look at the professional work and negotiations necessary to create a successful image.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0330,039
Communication savante0,0210,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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