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Record W3116219775 · doi:10.4000/polysemes.8177

The Exceptional Grandeur of Small Objects: Paul Scott’s Ceramics

2020· article· en· W3116219775 on OpenAlexaboutno aff
Christine Reynier

Bibliographic record

VenuePolysèmes · 2020
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Peu connu en France, Paul Scott a commencé à se faire un nom en Grande-Bretagne et dans d’autres pays comme le Canada, le Danemark et la Norvège où plusieurs expositions de ses œuvres ont été organisées depuis le début des années 1990. Son art, celui de la céramique, est un art humble. Paul Scott fait des tasses, des assiettes et des plats bleus et blancs en céramique émaillée, s’inspirant de motifs et de techniques décoratives traditionnels, les recyclant et les adaptant pour offrir un commentaire sur notre société contemporaine. Cet article se penche sur le caractère unique et original de l’art de Paul Scott. Il entend explorer le dialogue spécifique que Paul Scott mène avec des artistes et des pratiques du passé et du présent, et montrer comment le céramiste révèle l’exceptionnelle grandeur des petits objets. Son objectif est de montrer qu’en choisissant de concevoir de la vaisselle – des assiettes et des plats, au départ destinés à recevoir de la nourriture –, Paul Scott place son art au centre d’un réseau qui relie les êtres humains et les autres êtres vivants, créant ainsi une manière d’être-au-monde, de l’habiter et un art de vivre où les préoccupations éthiques, environnementales, politiques et esthétiques se rejoignent. La phénoménologie de Corinne Pelluchon, telle que développée dans Les Nourritures, qui s’inscrit dans le sillage du travail de Derrida, est ici convoquée pour illuminer la conception relationnelle du sujet que transmet l’art de Paul Scott ainsi que son engagement profond et son ancrage dans le monde d’aujourd’hui.

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)0.000
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 score0.893
Threshold uncertainty score0.565

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
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 head0.064
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.200 · 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

Citations0
Published2020
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