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Enregistrement W2898829801 · doi:10.4312/as.24.3.11-28

Dripping pink and blue

2018· article· en· W2898829801 sur OpenAlexaff
Darlene E. Clover, Nancy Taber, Kathy Sanford

Notice bibliographique

RevueAndragoška spoznanja · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatriarchySociologyHegemonyNarrativeAgency (philosophy)Context (archaeology)Representation (politics)Opposition (politics)AestheticsGender studiesMedia studiesArtLiteratureSocial scienceHistoryLawPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to calls by feminist cultural theorists to develop means to unmask patriarchy, the system of power that lies at the heart of museums that maintain problematic hierarchical binaries of masculinity and femininity, we designed the Feminist Museum Hack. The Hack draws on theories of representation, feminist critical discourse analysis and visual methodologies/literacy to operate as a critical and creative practice that can be adapted to any museum context. The primary aim of the Hack – a methodology and pedagogy – is to provide a lens through which adults can see the unseen of patriarchy and how it hides so cleverly in plain sight in the museum’s practices of representation. In this article, we use examples of how we have used the Hack as researchers and educators in various museum settings to expose, decode and disrupt the hegemonic gendered messages in the images, displays, curatorial statements, labels and even in object placement and stagecrafting. We also show how the Hack functions as a practice of ‘direct agency’, a means to re-write and engage with museum narratives. We argue that the Hack is an important and innovative practice because it turns museums into spaces of ‘pedagogic possibility’ – sites where we can learn new strategies of feminist opposition to counter the male gaze and its ability to define women’s lives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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