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Enregistrement W2622692697 · doi:10.26443/crae.v43i1.15

Utilisation de lunettes munies d’une caméra et d’un microphone pour évaluer l’expérience muséale

2016· article· fr· W2622692697 sur OpenAlexaffvenue
Stéphanie Gladu, Stéphane Perreault, Jason Luckerhoff

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Art Education Research and Issues / Revue canadienne de recherches et enjeux en éducation artistique · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternHumanitiesArtContext (archaeology)Valuation (finance)Computer scienceGeographyBusinessArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We analyse through a case study the potential of wearing camera and microphone-equipped glasses in a museum to assess a visitor’s in situ museum experience. The qualitative analysis of gathered audiovisual data confirms that such a device does facilitate the assessment of the descriptive, appreciation, interactions and environment. Discussion of the strengths and weaknesses of such a device in the context of museum assessment.KEYWORDS: Museum evaluation; visit experience; glasses; audio-visual elementRésumé: A partir d’une étude de cas, nous analysons le potentiel du port de lunettes munies d’une caméra et d’un microphone lors de la visite d’une institution muséale pour évaluer in situ l’expérience muséale d’un visiteur. L’analyse qualitative des données audiovisuelles recueillies permet d’affirmer qu’un tel dispositif favorise l’évaluation de la signalétique, de l’appréciation, des interactions, et finalement de l’environnement. Les forces et les faiblesses de l’usage de ce dispositif en évaluation muséale sont discutées.MOTS CLES: Évaluation muséale; expérience de visite; lunettes; données audiovisuelles

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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