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Record W2091139315 · doi:10.7202/1002127ar

Peut-on parler de carrières d’artistes? Un bref historique des formes de la réussite artistique

2011· article· fr· W2091139315 on OpenAlexvenueno aff
Nathalie Heinich

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’auteure se propose d’identifier les conditions et les contextes qui permettent de parler de carrière artistique. Au départ, elle précise que la notion de carrière renvoie à une standardisation des trajectoires biographiques et des formes de la réussite, ce qui les dépersonnalise et les dé-singularise. Par la suite, elle précise que, contrairement à la réussite professionnelle courante, la réussite artistique moderne exige à la fois une certaine personnalisation des moyens et une certaine dépersonnalisation des fins. Ainsi, la réussite moderne en matière artistique implique non seulement la valeur monétaire et symbolique des oeuvres, mais aussi leur multiplication, ce qui constitue une désacralisation brutale des oeuvres qui répond symétriquement à une sacralisation des créateurs. Aujourd’hui, une carrière artistique réussie passe donc par l’imposition d’un modèle où la personne de l’artiste joue un rôle aussi important que l’oeuvre. L’auteure termine son analyse en montrant à l’aide de trois cas de figure, Duchamp, Dali et Picasso, comment l’anormalité se fait norme dans les cas de réussite. Elle conclut en faisant remarquer que ces trois artistes ont fait exploser la notion de carrière en art parce que leur réussite a ouvert des voies à la fois incontournables et impraticables par d’autres compte tenu du fait que les modèles qu’elles constituent sont inimitables.

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 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)0.037
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMetaresearch, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.236
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0370.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.011
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0080.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.459
GPT teacher head0.495
Teacher spread0.036 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations10
Published2011
Admission routes1
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