Graphic Elements Observed in the Effects of Neo-Liberal Politicies on Artistic Content and Representation in America in the Last Quarter of the 20th Century
Bibliographic record
Abstract
20. Yüzyılın son çeyreğinde neo-liberal politikalar ile birlikte Amerika’da tüketime dayalı ekonominin teşvik edilmesi, popüler kültürde sanatın da metalaşması, seri ve teknolojik üretimin ön plana çıkması, orijinalin yerini çoğaltılabilenin alması, kitle iletişim araçlarının her türlü tüketimi teşvik etmesi sürecinde reklam grafikleri, reklam mecraları ve grafik tasarım öğeleri, sanatsal içeriğe ve temsil biçimlerine etki etmiştir. Grafik tasarımın etkileri, Amerikan neo-ekspresyonizminde sembollerin, grafitinin ve grafik kolajların kullanılması ile, kendilemede reklam fotoğraflarının ya da reklam grafiklerinin kullanıması ile, enstelasyonlarda tüketimin mekanlarından esinlenerek, form arayışında bilgisayar yazılımları, vektör grafikleri ve etkileşimli tasarımlar ile, sanatın politik söylemlerinde tipografik ifade biçimleri ve popüler kültür sembolleri ile, aktivist sanatta ise reklam kampanyası niteliğinde olmuştur. Bu etkilerin incelenmesi, grafik tasarım ve sanatın etkileşimini anlamak ve popüler grafik imgelerin gelişimini açıklamak açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, 20. Yüzyılın son çeyreğinde Amerikan sanatında kullanılan grafik öğeleri tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Sınıflandırma, neo-ekspresyonizmde grafik öğeler; kendileme sanatçıları ve reklam grafikleri; tüketimin estetiği ve orijinalin arayışında grafik formlar; insan-teknoloji etkileşiminde görsel ifade biçimleri; sanatta politik söylemler şeklinde yapılmıştır.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".