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Enregistrement W4402306796 · doi:10.16995/dscn.11651

Quantifying Relevance in Art Exhibition Systems at the Turn of the Twentieth Century: A Case Study of a Cultural Network Approach

2024· article· en· W4402306796 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a digital humanities framework for the study of the art exhibition phenomena in Europe in the late nineteenth and first half of the twentieth centuries, which deploys a mixed-methods approach based upon the concept of relevance. This matter is examined from the perspective of art history, previous contributions are discussed, and the rationale for the proposed framework is specified. After modelling the exhibition phenomenon as a cultural network, the calculation of a relevance index is developed and the defined attributes, values, and weights used in this method are thoroughly described. Finally, this conceptualization is tested on a case study of a dataset that comprises 2,845 solo exhibitions held in Barcelona (Spain) and surrounding municipalities between 1890 and 1938, setting grounds for improvement through future iterative work. Cet article présente un cadre en humanités numériques pour l'étude du phénomène des expositions d'art en Europe à la fin du XIXe siècle et pendant la première moitié du XXe siècle, qui utilise une approche mixte fondée sur le concept de pertinence. Cette question est examinée du point de vue de l'histoire de l'art, les contributions précédentes sont discutées, et la justification du cadre proposé est précisée. Après avoir modélisé le phénomène des expositions comme un réseau culturel, le calcul d'un indice de pertinence est développé, et les attributs, valeurs et poids définis dans cette méthode sont décrits en détail. Enfin, cette conceptualisation est testée sur une étude de cas d'un ensemble de données comprenant 2 845 expositions individuelles organisées à Barcelone (Espagne) et dans les municipalités environnantes entre 1890 et 1938, jetant les bases d'améliorations grâce à des travaux itératifs futurs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,322
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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