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Enregistrement W2946248851 · doi:10.2307/j.ctvh1dpdh.12

Heritage encounters on social network sites, and the affiliative power of objects

2018· book-chapter· en· W2946248851 sur OpenAlexaff
Costis Dallas

Notice bibliographique

RevueOxbow Books · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)PsychologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Introduction] What is happening with museums and cultural heritage on Facebook? How do social network sites mediate between the ‘unassailable voice’ of cultural heritage institutions (Walsh 1997) and the polyphonic and dissonant views of source communities, amateurs, and publics? Which powers does tangible cultural heritage hold within the disembodied, intangible realm of social network sites, at our postmodern time when the primacy of objects as reliable carriers of significance is challenged (Bal 2003; Hein 2007; Conn 2010)? What kinds of identities are constructed in the encounters of diverse communities with different kinds of “objects” in the pervasive, non-custodial environment of social network sites, or “in the wild”? Drawing from Greek Facebook sites, the “exhibits” opening our investigation offer evidence of the diversity of encounters with tangible and visual cultural heritage as it is manifested in archaeological monuments, historic places, artworks, artefacts, and photographs, as well as in the activities of institutions that act as its custodians, gatekeepers and communicators of cultural heritage, such as museums...

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,823
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 technologies0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,158 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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