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Enregistrement W4416545101 · doi:10.1016/j.poetic.2025.102062

Loot, legitimacy, and provenance: Intermediaries and the legitimation of looted cultural objects

2025· article· en· W4416545101 sur OpenAlexaff
Isra S Saymour

Notice bibliographique

RevuePoetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyLegitimationProvenanceIntermediaryAnonymityPower (physics)Scholarship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Provenance frameworks may enable trade of looted cultural heritage. • Conflicting understandings of “legitimate” provenance create a contested landscape. • Intermediaries in cultural institutions strategically use provenance to acquire loot. • The legitimacy of provenance is relationally constructed. The trade of cultural heritage operates at the boundary between legitimate and illegitimate spaces. While provenance is widely accepted as a barrier to the trade of loot, a growing body of work finds it may enable loot to enter legitimate institutions. This study builds on literature on legitimacy and grey markets to investigate how intermediaries in the antiquities market use provenance to legitimize looted cultural heritage. Drawing on interviews with curators, dealers, and auctioneers and scripting analysis of institutional records, the study identifies three "legitimizing provenance practices": an accumulative market setting that encourages collection at all costs; exclusionary professional networks that protect permissive practices; and everyday obfuscation techniques that mask looted origins. These practices operate within a polarized landscape of competing "pro-loot" and "anti-loot" applications of provenance. This reconceptualizes provenance as a relational social process shaped by competing value systems and unequal power relations. Interpreting legitimacy and provenance through the lens of “loot” demonstrates how such practices perpetuate colonial systems of dispossession in contemporary forms.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,073
Communication savante0,0180,027
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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
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