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Enregistrement W2972731598 · doi:10.5206/mfds-ecfw.v4i1.8281

Le sublime de Burke. Transpositions : une assignation par la peinture française

2019· article· fr· W2972731598 sur OpenAlexvenueno aff
Corinne Streicher

Notice bibliographique

RevueLe Monde français du dix-huitième siècle · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSublimePhilosophyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C’est le passage d’une notion philosophique, celle du sublime dans l’espace anglais qui s’offre en perspective dans la peinture française. Lorsqu’il s’agit de la tentative de peindre le sublime c’est le peintre Joseph Vernet (1714-1789) qui élabore une visualité picturale, suivie par toute une école de paysagistes qui se détournent de l’organisation classique d’une belle Nature. Les peintures de paysage de tempête s’inscrivent en effet dans un esprit très différent qui renverse les rapports de pouvoir entre l’homme et la nature. La représentation du paysage chez Vernet est plus intense que ce qu’on trouve chez tous ses contemporains. Le paysage est réinventé, la lumière est sublimée, les ciels sont tourmentés et les mers sont déchaînées.
 Le sublime peut être abordé par des images (les peintures) et dans le cadre d’un dialogue avec le texte de Burke (Recherches philosophiques sur l’origine de nos idées du sublime et du beau). Les mêmes variations accompagnent le peintre et le philosophe et nous renvoient à un souci de parler de plusieurs espaces culturels dans leur difficile transposition, à la fois par leur altérité, mais aussi par leur curieuse objectivation. Il s’agira ici d’analyser les écarts entre ce qui est représenté et ce qui est dit, en prenant comme fil conducteur l’analyse du motif de la tempête dans son croisement avec ce qui est aussi l’irreprésentable de la peinture si l’on se réfère à sa genèse avec le texte de Pline.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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