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Record W2972731598 · doi:10.5206/mfds-ecfw.v4i1.8281

Le sublime de Burke. Transpositions : une assignation par la peinture française

2019· article· fr· W2972731598 on OpenAlexvenueno aff
Corinne Streicher

Bibliographic record

VenueLe Monde français du dix-huitième siècle · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtSublimePhilosophyArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

C’est le passage d’une notion philosophique, celle du sublime dans l’espace anglais qui s’offre en perspective dans la peinture française. Lorsqu’il s’agit de la tentative de peindre le sublime c’est le peintre Joseph Vernet (1714-1789) qui élabore une visualité picturale, suivie par toute une école de paysagistes qui se détournent de l’organisation classique d’une belle Nature. Les peintures de paysage de tempête s’inscrivent en effet dans un esprit très différent qui renverse les rapports de pouvoir entre l’homme et la nature. La représentation du paysage chez Vernet est plus intense que ce qu’on trouve chez tous ses contemporains. Le paysage est réinventé, la lumière est sublimée, les ciels sont tourmentés et les mers sont déchaînées.
 Le sublime peut être abordé par des images (les peintures) et dans le cadre d’un dialogue avec le texte de Burke (Recherches philosophiques sur l’origine de nos idées du sublime et du beau). Les mêmes variations accompagnent le peintre et le philosophe et nous renvoient à un souci de parler de plusieurs espaces culturels dans leur difficile transposition, à la fois par leur altérité, mais aussi par leur curieuse objectivation. Il s’agira ici d’analyser les écarts entre ce qui est représenté et ce qui est dit, en prenant comme fil conducteur l’analyse du motif de la tempête dans son croisement avec ce qui est aussi l’irreprésentable de la peinture si l’on se réfère à sa genèse avec le texte de Pline.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.889
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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