Ethnographie, littérature et art dans l’oeuvre d’Anne Eisner (Putnam)
Bibliographic record
Abstract
Le présent article examine la transformation de l’ethnologie et de l’interprétation dans les travaux de l’anthropologue Colin Turnbull et de la peintre Anne Eisner (Putnam). Cette dernière, qui a vécu à la lisière de la forêt d’Ituri, dans l’ancien Congo belge (République démocratique du Congo ou RDC) durant les années 1940 et 1950, puis à nouveau en 1957-58, a transcrit deux cents légendes des Pygmées Mbuti ; l’utilisation (et, comme nous le verrons ici, la transformation) qu’a faite Colin Turnbull de certaines de ces transcriptions laisse entrevoir une vision du monde faite d’oppositions : Pygmées Mbuti-Villageois Bira, forêt-village, bonne mère-mauvaise mère. L’oeuvre d’Anne Eisner dévoile davantage des ponts et des intersections plutôt qu’elle ne polarise l’inclusion et l’exclusion soulignées par Turnbull. Les toiles d’Eisner laissent transparaître le regard nuancé que l’artiste pose sur la société d’Epulu, qui s’explique par son statut de mère parmi d’autres, de femme, d’Occidentale et de peintre. Il y va du dialogue entre l’étranger et le familier qui génère des interprétations différentes et par là brouille souvent la distinction nette entre les données observées et les transformations auxquelles donnent lieu l’écriture ou l’art.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".