Comparative analysis of mural art of North and South America (for example Canada and Chile murals)
Bibliographic record
Abstract
У даній статті розглянуто традиційні й інноваційні особливості муралів на території міст Канади та Чилі. Зокрема, наведено огляд публікацій, які висвітлюють процес становлення вуличного мистецтва Північної та Південної Америки. Означено теорії щодо появи даного арту в працях американських і британських учених (Pamela Dennant, Henry Chalfant, Martha Cooper, Olivier Pabene, Rob Palmer). Висвітлено тематику муралів Канади у містах Торонто, Онтаріо та на о. Монреаль. Виокремлено зразки революційних стінописів у вуличному мистецтві чилійських міст (Сантьяго). З них, окремо охарактеризовано творчість групи райтерів Brigada Ramona Parra (BRP). Проведено порівняльний аналіз відтворених сюжетів та образно-символічного значення муралів на зазначених територіях. Виявлено, що на більшість із них вплинуло індивідуальне світосприйняття урбан-творців на території Північної та Південної Америки. Висвітлено той факт, що важливе значення у виборі тематики для стінописів художники, насамперед, приділяють таким чинникам, як географічні кордони, історичний процес становлення та розвитку держави, розташування стінопису за формулою «тема = функція місця», вплив культур сусідніх країн, етностилістика.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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.
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".