De l’intericonicité comme espace et temps (ré)créatif : les Video Portraits de Robert Wilson
Bibliographic record
Abstract
Les Video Portraits de Robert Wilson (série commencée 2004) offrent un travail intericonique déclinant plusieurs strates d’iconicité. Les premières œuvres mêlaient portraits de personnes célèbres et « ordinaires » ou d’animaux, mais c’est en portant son regard sur les célébrités que Wilson utilise presque systématiquement des doubles intericoniques. Robert Downey Jr. devient ainsi le cadavre de la leçon d’anatomie de Rembrandt, Jeanne Moreau réincarne Mary Stuart, Lady Gaga pose comme Marat dans son bain… Ces quelques exemples illustrent, en surface, le goût de Wilson pour la juxtaposition de tableaux de maître et d’icônes contemporaines populaires, et permettent, en profondeur, d’interroger les codes picturaux (l’art du portrait), notre regard sur ces icônes, et notre rapport aux images.Par la resémantisation de deux images iconiques (chaque paire produit un commentaire d’une icône sur l’autre) et par la forme de ces portraits (des vidéos d’une dizaine de minutes où le sujet reste quasiment immobile), Wilson fait surgir des aspects étonnants de l’art du portrait dans son geste à la fois recréateur et récréatif. Cette étude propose un examen des mécanismes de production de l’intericonicité, en analysant les modes d’intericonicité, le déroulé temporel du dispositif, et les conditions de réception de ces œuvres.
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 | 0.000 | 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 | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".