MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312219111 · doi:10.1163/23523085-07010006

Cross-Cultural Museum Bias: Undoing Legacies of Whiteness in Art Histories

2022· article· en· W4312219111 sur OpenAlexaffabout
Andrew Gayed

Notice bibliographique

RevueAsian Diasporic Visual Cultures and the Americas · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionUndoingCultural artifactSociologyRacializationMulticulturalismRacismPower (physics)MetaphorCivilizationAestheticsMuseologyNarrativeMedia studiesArtPolitical scienceVisual artsGender studiesAnthropologyLawLiteraturePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When museums are used as sites of knowledge production and research, what are their responsibilities for anti-racist public education? Examining the racial logics that govern, organize, and fund museums, this essay focuses on institutional bias within knowledge production and argues that locating racial logics within museums can be an act of radical pedagogy. Museums are being challenged to become sites of social change, making it vital to study their power structures and the ways in which they organize and study other cultures, illuminating imperial and colonial biases existing at their foundations. The Canadian Museum of Civilization’s exhibition The Lands within Me: Expressions by Canadian Artists of Arab Origin , is a relevant case study as it opened within weeks of September 11, 2001. The moral panic surrounding the show provides a powerful glimpse of the ways in which certain narratives are excluded from Canadian national projects and how these racial projects exist within museums. Works by Camille Zakharia, an artist included in the exhibition, will be analyzed and the fragmented forms of his photo collages will be used as an organizing metaphor to discuss Canadian multiculturalism, racialization, and citizenship.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Diasporic Visual Cultures and the AmericasMême sujetCritical Race Theory in EducationTravaux en français237 207