Étude en rouge : trois manières de tuer l’auteur
Bibliographic record
Abstract
Respecter l’intention de l’artiste est l’un des principaux critères en usage dans la conservation artistique, critère dont Werner et McLaren ont dit qu’il était « sans discussion » (ou « incontestable »). Toutefois on a des raisons de soupçonner que ce critère n’est pas si solide. Le cas des Harvard Murals de Rothko est choisi à titre d’exemple pour soutenir que le respect de l’intention de l’artiste peut de fait avoir des conséquences non désirées, voire désastreuses. Plusieurs penseurs ont effectivement soutenu que l’intention de l’artiste n’importe pas tant que cela, mettant toute la charge des phénomènes esthétiques du côté du spectateur : ce faisant, ils font écho à la métaphore bien connue de tuer l’auteur . Cet article entreprend de discuter les positions de certains de ces auteurs : leurs modus operandi sont très différents et même opposés, mais tous sont intéressants et ils contribuent à rendre suspect le fait que le respect de l’intention de l’artiste ne devrait justement pas être « sans discussion ».
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".