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Record W3005740290 · doi:10.7202/1066799ar

Waste and the Sublime Landscape

2020· article· fr· W3005740290 on OpenAlexaffvenueabout
Amanda Boetzkes

Bibliographic record

VenueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtSublimeArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les impératifs écologiques ont joué un rôle de plus en plus important dans la production de l’art contemporain. Mais, si l’on fait souvent remonter l’« éco-art » au mouvement du land art des années 1960, de nombreux artistes contemporains se sont tournés vers les traditions paysagères du dix-huitième et du dix-neuvième siècle qui représentent pour eux une source d’inspiration esthétique et de réflexion éthique. Cet article se penche sur le renouveau de l’esthétique du sublime dans l’oeuvre de deux artistes canadiens contemporains, le photographe Edward Burtynsky et le sculpteur et auteur d’installations Jérôme Fortin. Ils utilisent des médias différents, mais leurs oeuvres se correspondent à double titre. D’abord, leurs pratiques se fondent sur l’usage de résidus industriels, en particulier le métal et le plastique. Ensuite, tous deux esthétisent le déchet en le présentant dans le vocabulaire visuel du paysage sublime. Leurs paysages sublimes élaborés à partir de déchets industriels soulèvent des enjeux cruciaux à propos de la relation entre l’humain et la terre. Loin de vouloir insuffler carrément un renouveau historique du sublime, ces artistes interrogent la structure de l’expérience du sublime avec l’idée de dévoiler ses implications écologiques. Cet article entend démontrer à quel point, dans l’oeuvre de Burtynsky et Fortin, le paysage sublime se fonde sur un effaçage de la terre dans lequel la présence naturelle est évacuée des paramètres de la représentation. De sorte que l’ampleur, la quantité et le caractère menaçant des déchets humains en viennent à remplacer la nature comme mécanisme de l’expérience du sublime.

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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.816
Threshold uncertainty score0.975

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.027
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.166 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations20
Published2020
Admission routes3
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