MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3193361387 · doi:10.1098/rsnr.2021.0020

Taylor White's ‘paper museum’

2021· article· en· W3193361387 sur OpenAlexafffundabout
Victoria Dickenson, Jennifer Garland

Notice bibliographique

RevueNotes and Records the Royal Society Journal of the History of Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWhite (mutation)PaintingArt historyArtValue (mathematics)George (robot)Visual artsSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For almost 40 years, the British jurist and Fellow of the Royal Society Taylor White (1701–1772) actively engaged in commissioning artists to paint plants and animals for his ‘paper museum’. White amassed a collection of almost 1000 drawings of birds, mammals, fish, amphibians and reptiles, acquired by McGill University in 1927. His first recorded purchase was a watercolour by George Edwards (1694–1773). He also acquired works from Eleazar Albin ( fl. 1690– ca 1742) and Jacob van Huysum ( ca 1687–1740), but the majority of the watercolours were painted by two artists, Charles Collins ( ca 1680–1744) and Peter Paillou ( ca 1712–1782). In 2018 a research group at McGill University Library received funding from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada for the project ‘Undescrib'd: Taylor White's paper museum’. The project produced a complete catalogue of the White collection, including attribution of all unsigned works, and digitized all paintings and notes. This paper documents the process surrounding the original creation of the collection, reviewing the careers of the artists and White's relationship with them, the value of the commissions and the challenges of painting natural history subjects. It also describes the mechanics of painting, including pigments, papers used and artists' techniques.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNotes and Records the Royal Society Journal of the History of ScienceMême sujetHistorical Studies and Socio-cultural AnalysisTravaux en français237 207