Entretien avec Oleg Grabar : L’art islamique et l’Antiquité
Bibliographic record
Abstract
NÉ À STRASBOURG EN 1929, Oleg Grabar est spécialiste d'art islamique.Après des études de langues orientales et d'histoire de l'art, couronnées par une thèse de doctorat à l'université de Princeton, en 1955, il entame sa carrière universitaire à l'université du Michigan, puis enseigne à Harvard et est, depuis 1990, membre de l'Institute for Advanced Study de Princeton, dont il est émérite depuis 1998.Il est l'auteur de nombreux ouvrages et articles qui ont marqué sa discipline.Oleg Grabar est aussi un homme de terrain : il a dirigé les fouilles de Qasr al-Hayr al Sharqi, en Syrie et a été chargé, en 2001, par l'UNESCO d'une mission d'inspection des fouilles du Mont du Temple à Jérusalem.Parmi ses publications, on signalera notamment, en français, L'Ornement.Formes et fonctions dans l'art islamique, Flammarion, 1996, Penser l'art islamique.Une esthétique de l'ornement, Albin Michel, Paris, 1996, La peinture persane, PUF, Paris, 1999, Le Dôme du Rocher, joyau de Jérusalem, photos de Saïd Nuseibeh, Albin Michel/IMA, Paris, 1997, La formation de l'art islamique, Flammarion, Paris, 2000, et très récemment Images en terres d'Islam, RMN, Paris 2009.Pour le thème qui a fait l'objet de cet entretien, on relèvera aussi Late Antiquity : A Guide to the Post-Classical World (avec Glen Bowersock et Peter Brown), Harvard University Press, Harvard, 1999, ainsi que les 83 articles rassemblés en quatre volumes sous le titre
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".