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Enregistrement W2906319208 · doi:10.24821/ijcas.v5i2.2408

Materiality, Making and Meaning: Building the Artist Record through Conservation in Indonesia

2018· article· en· W2906319208 sur OpenAlexfundno aff
Eliza O'Donnell, Nicole Tse

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Creative and Arts Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSoutheastern Ontario Academic Medical Organization
Mots-clésMateriality (auditing)ExhibitionPaintingVisual artsMeaning (existential)SociologyIndonesianProcess (computing)General partnershipAestheticsArtPsychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ways of knowing and understanding the artistic process are not fixed, and there are multiple perceptions that rely on the experience of the viewer and sources that inform them. this paper presents a case study of a conservation residency and collaborative treatment of indonesian artist Entang wiharso’s ‘landscaping My Brain’ (2001) oil on canvas triptych painting, to examine how we understand the artistic process from a conservation perspective and how this material knowledge contributes to the artist record. an interdisciplinary methodology for the conservation treatment of wiharso’s painting relied on technical and visual examination of the artwork in partnership with artist interviews and archival research. the residency concluded with an exhibition of the painting in an ‘active state of conservation’, highlighting the conservation decisionmaking process as value based and culturally grounded, leading to questions of authority, the role of technical-conservation expertise, what approaches work best, who should do the work and what knowledge informs it. in considering how we understand the artistic process, this paper will draw on the importance of practice-based interdisciplinary learning between conservator, artist, collector, curator and students, and the potential for collaboration and knowledge building at the intersection of these disciplines.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,022
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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