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Record W3088035836 · doi:10.7202/1069549ar

Bodies of Knowledge: The Nineteenth-Century Anatomical Atlas in the Spaces of Art and Science

2020· article· fr· W3088035836 on OpenAlexaffvenue
Cindy Stelmackowich

Bibliographic record

VenueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsCarleton University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début du dix-neuvième siècle, la médecine de l’Europe de l’ouest a subi une transformation institutionnelle et discursive suite à de nouvelles perceptions en études anatomiques. De nouvelles tendances culturelles, politiques et hygiéniques (par exemple, la découverte de la « saleté » et les maladies qui y sont associées) ont encouragé la communauté médicale à faire du cadavre le site d’une nouvelle méthode « scientifique » de la connaissance médicale. En conséquence, il y a eu une recrudescence de publications d’atlas composés d’illustrations minutieuses fondées sur des observations détaillées de phénomènes physiologiques. Cet article s’intéresse à la façon dont les illustrations médicales du dix-neuvième siècle encodaient une nouvelle manière de voir le corps et analyse le rôle qu’elles ont joué à donner à la médecine moderne le professionnalisme qu’on lui connaît. Les atlas anatomiques du dix-neuvième siècle étaient tout à fait différents de leurs prédécesseurs : ils possédaient des dépliants « grandeur nature », des lithographies raffinées mettant l’accent sur le type de tissus, ainsi que des mécanismes uniques pour le cadrage et le recadrage ; le tout leur prodiguait un langage précis et une grammaire visuelle. Cet article analyse la rhétorique visuelle à la fois complexe et contradictoire des atlas : leurs codes d’identification parfaits et réalistes et les écoles d’art néoclassiques que les atlas exploitaient ouvertement.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.026
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.214 · 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.

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

Citations6
Published2020
Admission routes2
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