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Enregistrement W3112207128 · doi:10.1002/bewi.202000013

Baroque Science, Experimental Art? Jusepe de Ribera and other Neapolitan Sceptics

2020· article· en· W3112207128 sur OpenAlexaff
Itay Sapir

Notice bibliographique

RevueBerichte zur Wissenschaftsgeschichte · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaroquePassionsTheme (computing)Context (archaeology)SkepticismPaintingFaithNarrativeArtPhilosophyArt historyLiteratureEpistemologyHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current attempts by historians of science to revise the narrative of the Scientific Revolution by using the concept of the Baroque have important implications for art history. Correspondences between baroque art and baroque science gain new complexity when the rational, epistemologically optimistic image of the New Science is put in doubt. Rather than a method of objective observation, early seventeenth-century science and art share an acceptance of the constructed nature of reality, of human epistemological limitations and of the role of passions in the observation of the world. While Caravaggio has revolutionised art precisely through his interest in questions of knowledge and sensorial perception and by his subversive transformation of Renaissance epistemological values and ideals, this article concentrates on the work of Jusepe de Ribera, who made the senses and their shortcomings a major theme of his pictorial research. Ribera's epistemology is examined in the context of contemporary Neapolitan philosophy and science. Through the confrontation of some of the Spagnoletto's paintings with the work of figures such as Giovanni Battista della Porta, Federico Cesi and particularly Colantonio Stigliola, it becomes clear that early modern Neapolitan faith in rational knowledge was more ambiguous than is sometimes assumed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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