Cultural Policy Proposals Based on the Oral Histories of Elderly Female Artists in Incheon and Comparative International Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the cultural and social contributions of elderly female artists in Incheon, South Korea, through oral history and proposes actionable policy strategies to foster a sustainable cultural and artistic ecosystem. Drawing on in-depth interviews conducted between 2020 and 2024 with five artists－each with over 30 years of experience across literature, visual arts, traditional music, photography, and theatre and film－the study analyzes the intersections of artistic practice, local identity, and institutional limitations. Findings reveal that the artistic practices of these women serve not only as individual expressions but also as vital cultural assets that shape the identity and heritage of local communities. Their work transcends personal narratives, functioning as a living archive of collective memory and social cohesion. In response, the study proposes innovative policy models, including the “Community Art Maru” platform, a “Three-Stage Creative Life Model,” and a “Guaranteed Artistic Life Policy.” These frameworks emphasize the need for age- and discipline-sensitive creative education, equitable access to artistic participation, and a transparent support system led by expert review panels. By situating these insights within a comparative framework－examining cultural aging policies in the UK, Canada, and Finland－this research highlights globally applicable pathways for inclusive cultural policy development. Ultimately, this study transforms marginalized voices into foundational resources for cultural policymaking and contributes to a more equitable and resilient arts ecosystem.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».