PAGE 框架将人工智能转化为漫画研究的工具。它首先把每张扫描图像解析为面板、文字和书目记录；随后使用遵循人工编码本的视觉‑语言模型为每页打标注，类似人工编码员的工作；再将部分标注结果与人工注释对齐以进行校准；最后在控制出版商和类型的前提下，解释档案随时间的变化。
该框架在 3,929 本美国漫画（1938‑1956）和 87 卷日本漫画上进行验证，形成三项独立研究。第一项将文本检索与视觉阅读结合，揭示大众媒体如何描绘政治权力。第二项量化页面的视觉形式，跨行业比较并捕捉到个别艺术家的风格特征。第三项追踪两种漫画传统中角色的发言者，并与人工标注进行核对。
除了学术研究，PAGE 还能实现按绘图内容检索档案、为盲人和低视力读者提供可访问的漫画、帮助保存易碎藏品并为未署名艺术家提供署名依据。作者提出了一个研究议程，旨在让人工智能进一步强化漫画的研究、保存和传播。
点评：PAGE 展示了 AI 在跨媒体、跨语言的大规模文化遗产研究中的潜力，为漫画学提供了系统化、可复制的分析路径，也为公共文化服务打开了新可能。