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Enregistrement W3044654783 · doi:10.5040/9781350049024

Fashion, History, Museums

2019· book· en· W3044654783 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Petrov

Notice bibliographique

RevueBloomsbury Publishing Plc eBooks · 2019
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual artsHistoryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last decade has seen the growing popularity and visibility of fashion as a cultural product, including its growing presence in museum exhibitions. This book explores the history of fashion displays, highlighting the continuity of past and present curatorial practices. Comparing and contrasting exhibitions from different museums and decades—from the Paris Exposition Universelle of 1900 to the Alexander McQueen Savage Beauty show at the Metropolitan Museum of Art in 2011, and beyond—it makes connections between museum fashion and the wider fashion industry. By critically analyzing trends in fashion exhibition practice over the 20th and early 21st centuries, Julia Petrov defines and describes the varied representations of historical fashion within British and North American museum exhibitions. Rooted in extensive archival research on exhibitions by global leaders in the field—from the Victoria and Albert and the Bath Fashion Museum to the Brooklyn and the Royal Ontario Museums—the work reveals how fashion exhibitions have been shaped by the values and anxieties associated with fashion more generally. Supplemented by parallel critical approaches, including museological theory, historiography, body theory, material culture, and visual studies, Fashion History in the Museum demonstrates that in an increasingly corporate and mass-mediated world, fashion exhibitions must be analysed in a comparative and global context. Richly illustrated with 70 images, this book is essential reading for students and scholars of fashion history and museology, as well as curators, conservators, and exhibition designers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,149 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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