18. VE 19. YÜZYIL AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ SANATINDA SAVAŞ TEMALI RESİMLER
Notice bibliographique
Résumé
Britanya'nın 1763 yılında Yedi Yılı Savaşları’nın kazanması, Amerika Birleşik Devletleri’nin bağımsızlık yolundaki gidişatının başlangıç noktası olarak kabul edilmektedir. Amerikalı tarihçiler mücadeleyi Devrim Savaşı olarak adlandırma eğiliminde görmüştür. Bazı Amerikalı akademisyenler, savaşı ister sadece bir onay verici ister Devrim'in önemli bir yönü olarak görseler de bir grup istisna dışında, çatışmayı neredeyse tamamen Amerika içinde ve Amerika için yapılmış olarak kabul etmişlerdir. Araştırma kapsamında 1775-1781 yılları arasında gerçekleşmiş olan 12 adet savaş (7 farklı sanatçının toplamda 13 eseri) incelenmiştir. Araştırmanın bulguları kapsamında komutanların savaş alanlarında grup portrelerinin yanı sıra komutanların hayatını kaybettiği anların da betimlendiği gözlenmiş, ölen bu komutanlar eserlerde kahramanlaştırılarak dramatize edilmiştir. Çalışma kapsamında öne çıkan sanatçılardan John Trumbull ele aldığı generaller arasında Hugh Mercer, George Washington, Joseph Warren, Richard Montgomery, Benjamin Lincoln bulunmakta ve bu savaş sahnesi tasvirlerinden kimileri müzelerde sergilenirken kimisi de devlet binasında sergilenmektedir. Rakip ordunun komutanlarının teslim olduğu anların da yine sanatçılar tarafından irdelendiği gözlenmiştir. 1775-1781 yılları arasında gerçekleşen kara savaşlarından Bunker Tepesi, Quebec, Trenton, Princenton, Brandywine, Paoli, Germantown, Monmoth, Jersey Savaşı ve Yorktown kuşatmasının betimlendiği görülmektedir. Bununla birlikte deniz savaşları olan Ushant ve St. Lucia, yine sanatçılar tarafından irdelenen konular arasındadır. Sanatçılar tarafından ele alınan bu savaşlar tarihe ışık tutan belgeler olarak gözlerimizin önündedir. Sanatçıların duyarlığı, vatanseverliği, kahramanlık öyküleri ve sanatı bir terapi amacıyla kullanmasıyla oldukça farklı ifade biçimleri ortaya çıkmıştır.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,133 | 0,036 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».