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Enregistrement W3088539369 · doi:10.7202/1069544ar

Theodore Wan and the Subject of Medical Illustration

2020· article· fr· W3088539369 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Conley

Notice bibliographique

RevueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theodore Wan, originaire de Hong Kong et établi à Vancouver, a produit une intrigante série de photographies médicales alors qu’il était étudiant de maîtrise à NSCAD en 1977. Ces oeuvres, inspirées par la trope du readymade duchampien, ont servi de média d’apprentissage à la faculté de médecine de Dalhousie et d’une forme d’autoportrait ; elles utilisent un régime visuel associé au traumatisme physique qui permet d’inscrire le traumatisme psychique. L’auteur soutient que Wan a exploité une impulsion expressionniste de la rigueur systématique du domaine de l’illustration médicale qui correspond à une période subjective sur la scène artistique des années 1970 ; qui mettaient en question l’héritage d’indifférence légué par les readymades de Duchamp et épousé par le mouvement conceptualiste. Cette époque marque un tournant important pour le mouvement féministe. Wan travaillait en relation étroite avec les leçons du conceptualisme pour explorer les questions de subjectivité sur lesquelles des artistes, dont Mary Kelly, insistaient et qu’ils légitimaient. La fascinante ambivalence du média qu’est la photographie et, en particulier celle de l’oeuvre de Wan qui est à la fois readymade et traumatique est considérée par Roland Barthes dans Camera Lucida. L’auteur se penche sur la façon dont les photographies médicales se fondent en plusieurs voix : le reniement par le conceptualisme de l’art traditionnel et des plaisirs scopiques, l’oeuvre de l’artiste dans le contexte de l’art occidental, l’insertion du sujet colonial et de l’immigrant dans la culture occidentale, ainsi que l’instabilité du genre même.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,082

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission3
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