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Enregistrement W4386747656 · doi:10.33134/eeja.343

In Defence of Tourists

2023· article· en· W4386747656 sur OpenAlexaff
Michel‐Antoine Xhignesse

Notice bibliographique

RevueEstetika The European Journal of Aesthetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAesthetic Perception and Analysis
Établissements canadiensCapilano University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuckTourismAestheticsProduct (mathematics)Identity (music)PsychologySociologyAdvertisingEpistemologyArtBusinessPolitical sciencePhilosophyLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not uncommon for art historians and philosophers of art to deride the kinds of aesthetic experiences tourists seek out by characterizing them as bowing to the will of the herd, succumbing to peer pressure, or simply seeking out what is popular. Two charges, in particular, tend to be levelled against tourists. The first, which I call the motivation problem, contends that tourists are motivated to seek out aesthetic experiences for the wrong kinds of reasons. The second, which I call the appreciation problem, maintains that tourist tastes are aesthetically uninformed and are thus the inauthentic product of aesthetic luck. But there is a better way of thinking about aesthetic tourism, one that can capture both the tourist’s motivations and the role of aesthetic luck. I argue that aesthetic tourists, like many experts, subscribe to the acquaintance principle, and that doing so generates aesthetic obligations to their practical identity. The tourist, in the end, is no more – and no less – a product of aesthetic luck than the expert connoisseur.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
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