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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1790,042

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; 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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