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Enregistrement W2990863969 · doi:10.22259/2637-5885.0202005

Visual Text: Encoding Challenges in Picasso’s Poetry

2019· article· en· W2990863969 sur OpenAlexaff
Enrique Mallén, Luís Meneses

Notice bibliographique

RevueJournal of Fine Arts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPICASSOPoetryPaintingEncoding (memory)Composition (language)Expression (computer science)ArtVisual artsENCODEComputer scienceLinguisticsLiteratureArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Around 1935, Pablo Picasso started writing poems, almost completely abandoning his career as an artist. This sudden change of emphasis may have been provoked by a number of personal and social causes. Picasso did not perceive this as an illogical shift in his output and always saw a clear connection between visual and verbal composition. His interest in alternative methods of expression might have already started with his fascination for linguistic structure as a whole with his cubist paintings. Encoding Picasso’s poetic manuscripts provides an interesting case that needs to be addressed in the pedagogy and practice of the Text Encoding Initiative (TEI) Guidelines. In this paper we will discuss how Picasso’s poems present a challenge for the expressive capabilities of the TEI Guidelines and offer a solution to encode graphic features and stratified text in machine-readable form. Keywords: Picasso, poetry, visual text.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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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