Notice bibliographique
Résumé
This article examines how cultural institutions in the Greater Toronto Area (GTA) and nearby regions engage with themes of migration and diaspora through curated exhibitions. Drawing on nine case studies analyzed as part of the Curating Diasporas Initiative (2024), the study explores how community museums, heritage centres, and faith-based archives construct narratives of displacement, adaptation, and identity. While these exhibitions foreground resilience, collective memory, and community building, the article argues that they often follow a linear trajectory (departure, arrival, and integration) that anchors migration and diasporic identities within the boundaries of the Canadian nation-state. Using theoretical frameworks from migration studies, diaspora studies, and memory studies, the analysis is organized around four thematic clusters: Displacement and Migration, Refugees and Religion, Trauma and Belonging, and Architecture and Heritage Building as Migration Narratives. Through these categories, the article identifies shared curatorial strategies, such as the use of personal artifacts, oral histories, and architectural space, while also noting divergences in how trauma, faith, and transnational memory are framed. The conclusion calls for an increased attention toward dynamic, multidirectional curatorial approaches that reflect the ongoing and relational nature of diasporic experience. By examining how institutions both shape and are shaped by multiculturalism in Ontario, this study contributes to critical museology and diaspora scholarship, urging institutions to engage more deeply with the fluid and contested terrain of diasporic identities.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».