Ghostly murals: Tracing the politics of public art in Vancouver’s Hogan’s Alley
Notice bibliographique
Résumé
The article unpacks the multiple political implications of commissioned murals in contested urban space. It examines public artwork in Hogan’s Alley, a historically Black neighborhood in Vancouver, BC, situated on the unceded Indigenous territories of the Musqueam, Squamish, and Tsleil-Waututh Coast Salish Nations. Drawing from ethnographic field research and semi-structured interviews with local artists, policymakers and community activists, I read the mural Remember Hogan’s Alley (2019), covering the sidewall of a subsidized housing project, as a contested public space. In this conflictual space, multiple pasts appear, disappear and reappear, oscillating between the celebration of Black culture, food and entertainment and the systematic displacement of Black residents and businesses. By contrasting diverging rationales, expectations and dreams regarding murals’ contributions to memory-making and cultural reconciliation, I trace where and how conflicts about public art inscribe themselves into the urban cultural fabric. The article intervenes into the predominantly ‘positive’ discussion of sanctioned public art to develop a more conflict-attuned understanding of artworks placed in the public realm. It deploys a framework of hauntology to discuss the appearance of ghosts invited into the public realm via official art commissions. These ghosts, becoming visible on urban walls via acts of placemaking, conjure memories of spatial displacement and racial discrimination, as well as stories of community care and healing. In sum, the article argues that the analytic of ghosts assists to foster an understanding of public art as always-already conflictual, thus inviting to stay with conflicts of belonging and memory, rather than to suppress them or shy away. By reflecting on what public art does politically – unpacking diverse narratives of the past that continue to mark present racial inequalities – the article contributes to sketching a conflict-oriented understanding of public space that is needed in cities wounded by racism and displacement.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».