Unearthing a hidden curriculum of gendered museum languages through critical feminist visual discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the hidden gendered curriculum concealed in the texts, exhibitions and other structural devices of museums and what they teach visitors to see and think. Grounded in conceptualisations of culture, representation, and language, past feminist studies of museums and applying feminist visual discourse analysis (FVDA) we found hiding in plain sight in public museums in Canada and England a diversity of ‘languages’ that subversively aggrandised masculine power and privilege and (re)inscribed negative or limited understandings to women which we argue as feminist adult educators have epistemic, identity and agency consequences. We also argue that whilst museums are trying to address often centuries old exclusionary gendered practices progress is slow because these practices are so embedded and unconscious and reflect pervasive social notions of ‘common sense’. Our study makes an important contribution to feminist museum studies by rendering visible a web of complex structural and textual gendered biases and to adult education. By adding museums to our curricula we can provide our students with a visual and immersive way to hone the critical visual literacy skills needed to understand more fully how both seen and unseen languages operate not just in the museum, but across society.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,057 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».