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Enregistrement W2946514933 · doi:10.4000/rfsic.5689

La médiation patrimoniale à l’épreuve du « numérique » : médiation patrimoniale, médiation documentaire et médiation expérientielle

2019· article· fr· W2946514933 sur OpenAlexaboutno aff
Marie Cambone

Notice bibliographique

RevueRevue française des sciences de l’information et de la communication · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article développe un questionnement dialectique entre les injonctions technologiques adressées au champ culturel du patrimoine pour qu’il intègre les médiations numériques, et l’expérience patrimoniale effectivement proposée par les écritures numériques de ces patrimoines. Pour ce faire, nous étudions comment la mise en place de dispositifs numériques de médiation amène les institutions patrimoniales à se réinterroger au sujet de leurs fonctions de médiateur culturel. L’analyse de différents terrains entre 2010 et aujourd’hui (exposition Monet aux Galeries Nationales du Grand Palais ; Cité internationale universitaire de Paris ; Le Mont-Royal à Montréal ; Le Louvre) nous permet de mettre en évidence différentes mises en scène de l’ethos de ces institutions en régime numérique, entre affirmation et effacement de leur rôle de prescripteur des savoirs. Quand certaines affirment leurs rôles de concepteur, d’auteur des médiations et des contenus, d’autres délèguent au dispositif numérique les fonctions de médiation. Nous observons alors des logiques de médiation différentes : des dispositifs relevant d’une logique de médiation culturelle reposant sur des modèles archétypaux tels que l’exposition ou le guide multimédia ; des dispositifs relevant d’une logique de médiation documentaire reposant sur le modèle archétypal de la banque de données documentaire et des dispositifs relevant d’une logique de médiation expérientielle, projets innovants ne reposant sur aucun modèle archétypal.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,035
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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