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Enregistrement W7133177578

Small sculpture by Stipe Sikirica in Sinj and Jabuka

2021· dissertation· hr· W7133177578 sur OpenAlexaboutno aff
Martina Ivandić

Notice bibliographique

RevueUniversity of Zadar Institutional Repository · 2021
Typedissertation
Languehr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBalkan and Eastern European Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStipe (mycology)Reservation systemAtticKey (lock)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Akademski kipar Stipe Sikirica je svojim radom obilježio i proslavio tradiciju Cetinske krajine i Sinjske Alke. Objedinjavao je brojne stilove, stoga se u njegovu radu mogu prepoznati brojni utjecaji kao što je utjecaj velikog Ivana Meštrovića ili pak Alberta Giacommetija. Tijekom života se bavio brojnim medijima u kojima je veličao motive rodnog kraja, ali i prikaza ljudske figure. Jedan od tih medija je i mala plastika u koju se ubrajaju brojna djela, primjerice medalje, novac i plakete. Upravo taj pomalo zapostavljeni medij zaslužuje određenu dozu identifikacije, analize i vrednovanja jer je S. Sikirica u brojnim djelima na inovativan i detaljan način prikazivao različite motive. Sagledavao je ljudske portrete na prijateljski način, stoga ih je izrađivao na način da se njihova esencijalna bit može prepoznati. Ističe se činjenica da je Sikirica koristio različite materijale, ali je nastojao vjerno prikazati motive kako bi objektivni promatrači mogli prepoznati te motive i sagledati portrete na prijateljski i blizak način. Izuzetno mu je bilo važno donijet životnost likova koje portretira, ali i iznijeti određeni osjećaj koji se javlja u srcima Cetinjana tijekom Alke i svetkovine Velike Gospe. Iako je S. Sikirica bio izuzetno zaintrigiran malom plastikom, glavni fokus će biti na djelima koja se mogu pronaći u Sinju i u rodnom selu kipara, Jabuci. Djela koja se nalaze u Sinju su prisutna u monografijama i katalozima, ali određena djela iz Jabuke nisu nikada obrađena i prikazana stoga će ovaj rad omogućiti da se pravilno vrednuju ta nepoznata djela.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,147 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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