Repatriation in university museum collections: Case studies from the Phoebe A. Hearst Museum of Anthropology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract University-based anthropology museums are uniquely positioned to pursue nuanced decisions concerning the disposition of collections in their care, setting best practice for the field. The authors describe a three-staged approach to repatriations that they led during their concurrent service as head of cultural policy and repatriation (Jordan Jacobs) and director (Benjamin Porter) of the University of California, Berkeley’s Phoebe A. Hearst Museum of Anthropology between 2015 and 2019. Examples involving human remains and cultural objects from Australia, Canada, Democratic Republic of the Congo, Iraq, Japan, Mexico, Panama, Peru, Saipan, Senegal, Vanuatu, Venezuela, and South Carolina in the United States demonstrate the benefits of transparency, open communication, and rigorous investigation of provenance and provenience, which may or may not lead to transfer based on the criteria and priorities of potential recipients. This article also provides a history of the Hearst Museum’s Cultural Policy and Repatriation division, which was disbanded in 2021.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».