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Enregistrement W4412969618 · doi:10.18848/1833-1866/cgp/v17i02/79-104

The Curatorial Anthropocene: An Analysis of Canadian Museums’ Engagement with the Climate Crisis—Exploring Perspectives on Precedent and Barriers

2025· article· en· W4412969618 sur OpenAlexaboutno aff
Lenka Tomlinson, Tarah Wright

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of the Arts in Society Annual Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneEnvironmental ethicsPolitical scienceSociologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Museums hold the power to influence and educate the public on accessible levels, using multimedia displays and bite-sized pieces of information for digestible intake of scientific understanding and innovation. The intergenerational, and more accessible manner of museums holds the ability to educate larger sects of the public, outside of academic and professional settings, in where understanding of the world, and fun are intertwined. Education through museum displays and exhibits is a voluntary, willing act of participation, from which individuals of all backgrounds and ages are able to learn, with museum structures considered to be trusted, sound institutions. In an evolving social climate, the Canadian museums sector must look to the unique power it holds, as pedagogical institutions of knowledge, to expand beyond traditionalist methodology, and engage with education, community, advocacy, and the climate crisis. This study thematically analyses the perspectives of Canadian professionals in the field, looking at what has happened, what is happening, what ought to happen, and what barriers stand in the way. In comparison with existing, global literature, we see the Canadian museum sector to be placed in an in-between, in where appropriate dismantling of barriers may alleviate stressors, creating the momentum for urgency with climate to be integrated on a widespread scale, through standardization of institutional frameworks, along with paradigmatic shifts within the sector.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0410,020
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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