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Enregistrement W4389575412 · doi:10.4000/sillagescritiques.15174

Framing the Land: Canadian Landscapes Revisited in Jin-me Yoon and Lorraine Gilbert’s Photography

2023· article· en· W4389575412 sur OpenAlexaboutno aff
Gwendolyne Cressman

Notice bibliographique

RevueSillages critiques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhotography and Visual Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)PhotographyGeographyVisual artsArtArt historyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The representation of landscapes through survey photography in the mid to late 1800s largely contributed to document Canadian and American expansionist endeavors, to ascertain the documentary and scientific role that photography would play in that expansion and to foster a sense of national belonging and of Anglo-Saxon supremacy which would also find its expression in landscape painting. While the photographers engaged in geographical and topographical expeditionary missions envisioned the land as the epitome of the sublime landscape, the Group of Seven painters of the 1920s and 1930s later sought to express the essence of Canada’s northern identity through the celebration of a mythical wilderness. This manner of framing the land implied that what was kept outside of the frame or conversely included within its bounds, was often informed by hierarchical relations and colonialist visions of the land. I will be looking at the ways in which two contemporary Canadian photographers, Jin-me Yoon and Lorraine Gilbert, have revisited earlier landscapes in their works and how, through various processes of reframing, they reveal and contest the political, social and ecological underpinnings active in the production of these spaces. I will be paying attention to the critical visual investigation they deploy around Nordic landscapes defined not as the abstract spaces of the nation but as the places where issues of identity and memory unfold.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0470,042
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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