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Enregistrement W4255440091 · doi:10.4324/9781135000356-rem766-1

The Bay Area Figurative Movement

2018· book-chapter· en· W4255440091 sur OpenAlexaff
Eric Nay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Politics, and Modernism
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteral and figurative languageBaySubject matterArtPaintingMovement (music)Representation (politics)Style (visual arts)Visual artsSubject (documents)HistoryAestheticsLinguisticsPsychologyArchaeologyPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bay Area Figurative Movement, also commonly referred to as the Bay Area Figurative School, was an art movement in the 1950s and 1960s. It was made up of a group of artists working in the San Francisco Bay Area who, in a move away from the New York School mode of abstraction, abandoned painting in the established style of Abstract Expressionism. These West Coast artists focused predominantly on the human body as their subject matter and eschewed Abstract Expressionism’s rejection of representation. The artists’ concentration on figurative work ultimately lent the group its name, although its subject matter included landscapes, cityscapes and still lifes as well. The Bay Area artists shared mutual interests and evolved a shared stylistic vocabulary. They received significant critical recognition, and helped redefine figurative art following Abstract Expressionism through a uniquely regional interpretation of modernist painting. The evolution of the Bay Area Figurative Movement was also culturally associated with the rise of beat culture in San Francisco, West Coast jazz, and reactions to World War II. It remains highly contested whether the Bay Area Figurative Movement was a deliberate and rebellious break with Abstract Expressionism or simply a cyclical return to the human figure as subject matter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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