UNA PROPUESTA COMPARATIVA DE CODIFICACIÓN PARA LA ICONOGRAFÍA DE DANZA EN LA ILUSTRACIÓN. BAILE EXTRANJERO ALREDEDOR DE FRANCISCO DE GOYA
Bibliographic record
Abstract
La iconografía de danza está presente en el día a día de la disciplina, tanto desde el punto de vista estético como académico. Aunque sí está presente en los trabajos dancísticos de otros países occidentales, el estudio de la relación entre danza y arte todavía no ha penetrado en el entorno académico español. Este trabajo se plantea como un inicio en la comparación iconográfica de la danza «extranjera» presente en el siglo xviii español y el fundamental análisis de la misma para entender las corrientes de intercambio en torno a la disciplina en España. En ese contexto, se hace evidente la necesaria creación de un sistema de codificación que permita catalogar las escenas de danza como disciplina propia dentro de las representaciones artísticas. Para contribuir en la investigación dancística, se propone un método de catalogación inspirado en el sistema musical creado por el grupo de trabajo AEDOM denominado IMAGENesMUSICA, y la creación de un sistema propio de codificación basado en The Code of Terpsichore de Carlo Blasis que permite la codificación de las posturas dancísticas en la iconografía danzada del periodo de la ilustración.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".