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Record W2025814367 · doi:10.7202/1027750ar

The Art of War: Painted Photographs and Australia’s “War on Terror”

2014· article· fr· W2025814367 on OpenAlex
Susan Cahill

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueRACAR Revue d art canadienne · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicPhotography and Visual Culture
Canadian institutionsUniversity of Calgary
FundersUniversity of Warwick
KeywordsHumanitiesArtArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

De novembre 2008 à décembre 2010, l’exposition Framing Conflict : Iraq and Afghanistan est présentée dans un grand nombre d’institutions culturelles et militaires à travers l’Australie. Organisée par le Australian War Memorial et sous l’égide du commissaire Warwick Heywood, elle est principalement composée d’huiles sur toile de lin réalisées par le duo d’artistes australiens Lyndell Brown et Charles Green. Leurs oeuvres s’appuient sur une série de photographies prises en 2007 pendant leur « embarquement » (« embed ») en tant qu’artistes officiels du War Art Scheme, au sein de la Australian Defense Force basée en Afghanistan et au Moyen-Orient. J’examine ces peintures réalisées sur commande par Brown et Green dans le but d’explorer la façon dont ces artistes complexifient les attentes par rapport à l’art commandité par l’État et les récits officiels de l’histoire militaire australienne. Pour ce faire, j’effectue un rapprochement entre une analyse de ce que les tableaux dépeignent et la manière dont les artistes ont négocié leur rôle en tant qu’héritiers d’une mémoire de l’art militaire, et ce, en lien avec leur propre pratique esthétique, leurs croyances politiques, et le contexte plus large du rôle de l’Australie dans « la guerre au terrorisme » internationale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.814
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it