From Readership to Usership: Communicating Heritage Digitally Through Presence, Embodiment and Aesthetic Experience
Notice bibliographique
Résumé
The primary mission of cultural institutions, including heritage sites and museums, is to perform and perpetuate Cultural Heritage (CH) by ideally transforming audiences into stewards of that heritage. In recent years, these institutions have increasingly turned to Mixed Reality (MR) technologies to expand and democratize public access to Cultural Heritage—a trend that is called upon to accelerate with COVID-19—because these technologies provide opportunities for more remote outreach, and moreover, can make partial remains or ruins more relatable to the public. But as emerging evaluations indicate, existing MR intangible and tangible Digital Cultural Heritage (DCH) applications are largely proving inadequate to engaging audiences beyond an initial fascination with the immersive 3D visualization of heritage sites and artefacts owing in part to misguided storytelling or non-compelling narratives. They fail to effectively communicate the significance of Cultural Heritage to audiences and impress upon them its value in a lasting way due to their overreliance on an education-entertainment-touristic consumption paradigm. Building on the recent case made for Literature-based MR Presence, this article examines how the literary tradition of travel narratives can be recruited to enhance presence and embodiment, and further elicit aesthetic experiences in Digital Cultural Heritage applications by drawing on recent findings from the fields of Extended Reality (XR), cognitive literary science and new museology. The projected effects of this innovative approach are not limited to an increase in audience engagement on account of a greater sense of presence and embodiment. This approach is also expected to prompt a different kind of public involvement characterized by a personal valuation of the heritage owing to aesthetic experience. As the paper ultimately discusses, this response is more compatible both with MR applications’ default mode of usership, and with newly emerging conceptions of a user-centered museum (e.g., the Museum 3.0), thereby providing a narrative roadmap for future Virtual Museum (VM) applications better suited to the primary mission of transmitting and perpetuating Cultural Heritage.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».