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Record W577833815

Le paysage, entre art et politique

2013· book· fr· W577833815 on OpenAlexaboutno aff
Suzanne Paquet, Guy Mercier

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis ces temps lointains où le jardin royal symbolisait le royaume jusqu’à l’actualité de l’image numérique qui, à force de se multiplier, substitue au monde son propre spectacle, les représentations paysagères, aussi artistiques soient-elles, ont toujours conservé un pouvoir mobilisateur qui leur confère une réelle valeur politique. C’est pourquoi le paysage a très tôt fait l’objet de conventions, que relaient désormais les normes édictées par le législateur, la bureaucratie et le marché. Cette puissance politique des représentations paysagères, qui n’est pas sans lien avec leur valeur artistique, n’est en rien diminuée depuis que le paysage, déjà accaparé par le savoir technique, a été élevé au rang d’objet scientifique. On peut même croire que s’est ainsi nouée une nouvelle alliance de l’art et de la politique. Les textes de huit auteurs québécois et français réunis dans ce volume traitent diversement du paysage, des formes qu’il prend et qu’il a prises, des règles de sa composition et des raisons qui justifieraient sa conservation, sa mise en valeur, son enchantement. Il y est aussi question de ses usages et des fonctions qu’on lui a attribuées, non seulement à l’époque contemporaine, mais aussi dans le passé, proche ou plus lointain. Se pose de plus le problème du lien entre la réalité concrète du paysage, inscrite dans l’espace géographique et ses représentations, ancrées dans l’esprit humain.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.352
Threshold uncertainty score0.700

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0120.027
Scholarly communication0.0130.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.226 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations2
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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