Bibliographic record
Abstract
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".