Toward an Affective Turn: Hosting a Mental Health Exhibition at a Science Centre
Notice bibliographique
Résumé
Mental health issues are affecting individuals worldwide. It has been argued that science museums can play an important role in helping to confront social stigmas by joining conversations and enacting practices about mental health. In this paper, we focus on the exhibition Mental Health: Mind Matters developed originally in Finland, by Heureka The Finnish Science Centre, and then premiered at the Science Museum of Minnesota (SMM; St Paul, U.S.A.) in 2018. Through a qualitative case study research approach, we asked: (1) What tensions and opportunities emerged as museum staff prepared the Finnish exhibit for its premier at the SMM?, and (2) How did the experience of working with a mental health exhibition speak to broader social roles and purposes of science museums? Data was collected on site and included: interviews with museum professionals, institutional documents, photographic records of the exhibition, and field notes written independently by both co-authors and research assistants. The findings of this study allowed us to identify events or moments of productive struggle experienced by museum professionals while preparing the exhibition for public consumption in the U.S.A. They also revealed important aspects related to a movement towards an affective turn in science museums marked by institutional values and practices that embrace compassion, humility, self-reflection, and the need for safe spaces for dialogue.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».