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Enregistrement W3088035836 · doi:10.7202/1069549ar

Bodies of Knowledge: The Nineteenth-Century Anatomical Atlas in the Spaces of Art and Science

2020· article· fr· W3088035836 sur OpenAlexaffvenue
Cindy Stelmackowich

Notice bibliographique

RevueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical and Scientific Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au début du dix-neuvième siècle, la médecine de l’Europe de l’ouest a subi une transformation institutionnelle et discursive suite à de nouvelles perceptions en études anatomiques. De nouvelles tendances culturelles, politiques et hygiéniques (par exemple, la découverte de la « saleté » et les maladies qui y sont associées) ont encouragé la communauté médicale à faire du cadavre le site d’une nouvelle méthode « scientifique » de la connaissance médicale. En conséquence, il y a eu une recrudescence de publications d’atlas composés d’illustrations minutieuses fondées sur des observations détaillées de phénomènes physiologiques. Cet article s’intéresse à la façon dont les illustrations médicales du dix-neuvième siècle encodaient une nouvelle manière de voir le corps et analyse le rôle qu’elles ont joué à donner à la médecine moderne le professionnalisme qu’on lui connaît. Les atlas anatomiques du dix-neuvième siècle étaient tout à fait différents de leurs prédécesseurs : ils possédaient des dépliants « grandeur nature », des lithographies raffinées mettant l’accent sur le type de tissus, ainsi que des mécanismes uniques pour le cadrage et le recadrage ; le tout leur prodiguait un langage précis et une grammaire visuelle. Cet article analyse la rhétorique visuelle à la fois complexe et contradictoire des atlas : leurs codes d’identification parfaits et réalistes et les écoles d’art néoclassiques que les atlas exploitaient ouvertement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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