WOMEN ART REVOLUTION (!WAR): o filme de Hershman Leeson sobre a presença feminina nas Artes Visuais
Bibliographic record
Abstract
O objeto de investigação do artigo é o filme !Women Art Revolution (!WAR), dirigido por Lynn Hershman Leeson e lançado em 2010, no 35º Festival Internacional de Cinema de Toronto, no Canadá. O documentário, cuja duração é de 83 minutos, contém relatos de mais de 40 artistas mulheres, responsáveis por introduziros movimentos feministas no campo das Artes Visuais, ao longo das décadas de 1960 a 1980. O objetivo da pesquisa é identificar estratégias adotadas para a inserção das mulheres em mostras de arte e produções artísticas, identificando os movimentos que nortearam tais transformações socioculturais. A metodologiautilizada no artigo parte da análise fílmica se direciona para a seleção de trechos que enfatizam a atuação de grupos de mulheres, e culmina com a reiteração de dados em livros, artigos e sites. A investigação se justifica por possibilitar um aprofundamento acerca da problemática da presença feminina no âmbito das artesvisuais, potencializando discussões que destaquem as lacunas na história da arte e a parca presença de obras de mulheres em coleções de arte. Além de depoimentos das artistas, são destacadas reflexões de Griselda Pollock, Luana Saturnino Tvardovskas e Talita Trizoli.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".