Notice bibliographique
Résumé
Que signifie diriger une institution d'art et comment y parvient-on aujour d'hui, dans un monde devenu de plus en plus complexe et exigeant ? En quoi consiste le leadership qu'il faut être capable d'exercer au sein des grandes institutions culturelles? Depuis plusieurs années déjà, le leadership fait l'objet d'une attention du plus grand intérêt dans les entreprises privées aussi bien que dans le milieu de l'enseignement. Cet ouvrage souhaite contribuer à enrichir la discussion en cette matière et à inspirer la pratique de la gestion de l'art. Il propose une analyse détaillée des dynamiques à l'oeuvre dans les organisations artistiques et de la façon par laquelle ceux qui sont à leur tête ont choisi de répondre aux défis qui leur étaient lancés. Cette réflexion est soutenue par le témoignage d'importants leaders de la scène culturelle qui ont su garantir le succès de leur organisation: Nathalie Bondil, directrice du Musée des beaux-arts de Montréal depuis 2007; Philippe de Montebello, directeur du Metropolitan Museum of Art de New York de 1977 à 2008; et Stéphane Lissner, directeur de la Scala de Milan depuis 2005, qui prendra la direction de l'Opéra national de Paris, à partir d'août 2014.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».