Notice bibliographique
Résumé
Ontario has more than 500 museums, varying in type, size, and expressed need. They have different relationships to both government policy and the associations that represent them. Yet, research on museum governance often focuses on provincial or national organizations, neglecting community museums (i.e., smaller institutions with local or regional roots). Due to their limited resources, community museums rely on the work of spokespeople to advocate for their interests. Within Ontario museum governance, these spokespeople use the term “museum community” to indicate consensus on a course of action. According to a sociology of translation perspective, when a spokesperson speaks for others, they must first silence those in whose name they speak. As such, this paper considers how those governing the sector construct the “museum community” as actors in support of particular action. It asks who and what forms the museum community? Which voices are given a platform as museum advisors and which associations represent the so-called community? The paper concludes that municipal museums have historically had a privileged position within museum associations’ articulation of community, while provincial museum advisors have more successfully included the voices of small historical society museums. As the museum advisor’s resources have become more limited, the Ontario Museum Association (OMA) has taken a more active role in assembling those voices. However, the association has limited financial resources. As such, there continues to be a stratification of museums in museum governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».