Cultural & Knowledge Spaces: the Immersive Museums as a Challenge for KO and the Digital Humanities
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we discuss the place of museums in Information Science landscape and their historical role in preserving and accessing cultural heritage. Definitions of Culture, cultural heritage and more related concepts are reviewed and examined. The scope of this paper is limited to digital museums and more specifically, immersive museums. The main questions we raise are as follows: How do immersive museums, thanks to digital technologies, redefine the protection and dissemination of knowledge while addressing the socio-cultural needs for inclusion of diverse and neuro-atypical audiences? Do the new immersive mediations risk reducing the transmission of knowledge to simple communication or a spectacle, sometimes far removed from the issues of heritage preservation? Or is it an 'experience' that, while close to reality, diverges from it? The notion of 'reality' in the immersive museum may seem paradoxical: is the technological illusion of reliving the past too far removed from reality, to the point of denying a historical truth, thus inverting the initial objective of preservation and transmission?". How is it possible to assess the preservation and the accessibility of the cultural heritage, namely in museums as a knowledge space? To address these questions, we developed our methodology by analyzing two interviews with representatives from immersive museums that employ diverse technologies and techniques for comparable goals: the creation and establishment of an immersive museum. We conducted an interview with the TNMOC app immersive museum, which resulted from a collaboration between The National Museum of Computing in Milton Keynes (United Kingdom) and the company in charge of creating Version 1 of the immersive tool. The purpose is to show their relevance and evaluate the accessibility to a tangible cultural heritage and its preservation with as special focus on immersive museums. We highlight the assets, the limitations and challenges ahead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».