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Enregistrement W4388105751 · doi:10.54254/2753-7064/9/20231164

Material Exploration and Emotional Expression of Integrated Painting

2023· article· en· W4388105751 sur OpenAlexaff
Yi Liu

Notice bibliographique

RevueCommunications in Humanities Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaintingVariety (cybernetics)Expression (computer science)ArtNewspaperVisual artsDiversity (politics)Natural (archaeology)Computer scienceSociologyArtificial intelligenceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated paintings are paintings that distinguish themselves from non-traditional materials. It is the use of newspapers, and magazines to make collages and paper cutouts which are not normal painting works of art. The main feature of integrated painting is the variety of materials chosen and the mix and match of multiple materials used. In contemporary art, the use of materials has been reflected in a variety of paintings. In addition to natural materials, the materials created by modern technology also bring more possibilities for the creation of paintings. The different materials and their multiple uses together are a test of the artists expressive use of materials. Several artists also use unique materials so that the emotions they express in their works are expressed in the materials through materialization. This paper focuses on the diversity of mixed media and how it can bring more versatility and emotional expression to artworks. And it also analyzes the role and influence of mixed media as paintings by examining Pablo Picassos Still-Life with Chair Caning and Marcel Duchamps The Bicycle Wheel to analyze the role and impact of mixed media as a painting. Through analysis, it is also argued that the use of mixed media brings more emotional responses to the paintings and that the artists emotions can be understood and felt through the materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,423
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,029 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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