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Enregistrement W2900948253 · doi:10.1080/13527258.2018.1544921

How (repeat) museum displays are <i>always</i> experimental: (re-)making MUM and the city-laboratory

2018· article· en· W2900948253 sur OpenAlexaff
Ana-Maria Herman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heritage Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionMainstreamTRACE (psycholinguistics)Assemblage (archaeology)Visual artsMuseologyCultural artifactCultural heritageSociologyMuseum informaticsArtMedia studiesAestheticsHistoryArchaeologyPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I present a case for understanding exhibitionary practices as always experimental. I discuss here a study conducted on the McCord Museum’s MTL Urban Museum App, a digital display that was (re-)made based on the Museum of London’s Streetmuseum App. Drawing on the notion of ‘remediation’ and actor-network theory, I consider the display as formed through the refashioning of an ‘actor-network’, or what I refer to in this paper as an experimental assemblage. This allows me to trace the processes of transformation that brought heterogeneous actors together and into novel arrangements in re-making the App and how such processes resulted in the generation of novel experiences, practices and knowledge. Thus, this study shows that even ‘repeat’ mainstream displays involve experimental processes, or ‘exhibition experiments’. The implication for practitioners in museums, galleries, libraries and other cultural heritage institutions is that decision-making processes must always account for the experimentality of all display practices, ‘new’ or ‘old’.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,607

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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