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Enregistrement W4241362381 · doi:10.24908/iqurcp.9201

Revealing the Process: An Infrared Photographic Analysis of the Work of Paul Kane

2018· article· en· W4241362381 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ian E. Longo

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudioPhotographyPaintingVisual artsOil paintingArtArt historyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to examine a painter’s working methods is not only valuable to art historians and conservators
 but, in the case of the early Canadian painter, Paul Kane (1810-1871), provides crucial information as to the accuracy and historical value of many of the scenes he painted. Paul Kane’s approximately 130 works in oil, painted in his Toronto studio from sketches made during his two voyages through the Canadian northwest during the 1840s, have told us much about the culture and lifestyle of the Métis, Sioux and other native Canadian peoples before the advent of photography. The historical accuracy of these paintings has now been called into question by the use of low-cost infrared photography. By utilizing infrared photography in the 700-1100nm range, we are now able to see what lies beneath the surface layers of oil paint and see the many changes Kane made between his observations in the field and his final product in the studio. Changes range from the slight adjustment of a headdress to the creation of entirely fictional features in the landscape. In some cases changes were made to conform to the expectations of his patrons. Although infrared photography has already been used in the world of art history for some time, recent advances in modifying consumer-level DSLR cameras, the development of advanced quartz-fluoride optics, and novel imaging processing techniques have transformed Infrared photography into an affordable and efficient way to study Paul Kane’s artistic process.

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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,220 · 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'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
Publié2018
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