Le cheval Canadien et les voitures hippomobiles d’hiver vus par Cornelius Kreighoff
Bibliographic record
Abstract
Au cours de sa fructueuse carrière, l’artiste canadien d’origine hollandaise, Cornelius Krieghoff (1815-1872) a réalisé à des centaines de reprises des scènes de genre montrant l’habitant avec son cheval pendant l’hiver. En effet, le peintre et ses clients affectionnent les sujets qui montrent le paysan en compagnie du cheval et des différents types de voiture qu’il utilise. Son art valorise les qualités du cheval canadien, son endurance, sa vitesse, sa vigueur, son adresse et sa patience en le montrant dans différentes situations. Tantôt on le voit mener le paysan et sa famille, tantôt on le voit courir et galoper. Ces saynètes incluent l’inventaire des moyens de transport dont dispose les Canadiens. Traineau, traineau à bâtons, berline ou berlot et carriole se côtoient sur les routes enneigées et rivalisent avec l’élégant traineau de promenade ou sleigh. Sa peinture qui multiplie les répliques devient l’archétype des représentations d’habitants au XIXe siècle. La popularité de ses tableaux fera école et ils deviendront un demi-siècle plus tard le sujet à éliminer en vue d’imposer au Canada français un art débarrassé de stéréotypes et fidèle aux nouvelles réalités.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".