Lugares de memoria traumática
Notice bibliographique
Résumé
Il y a aussi des chapitres en français. There are also chapters in English. Cap. 1. Recordar y olvidar: emprendedores y lugares de memoria, Iñaki Arrieta Urtizberea. Cap. 2. De monumentos de piedra a patrimonio inmaterial. Estrategias políticas, museológicas y museográficas de presentación de la memoria. Xavier Roigé. Cap. 3. La représentation du conflit dans les musées en Irlande du Nord : stratégies d'exposition. Karine Bigand. Cap. 4. La memoria del exilio republicano a través de sus espacios: patrimonio, turismo y museos en el territorio catalán transfronterizo. Jordi Font Agulló, David González Vázquez, Gemma Domènech Casadevall y Salomó Marquès Sureda. Cap. 5. De las trincheras al museo: sobre el reciente proceso de patrimonialización de la Guerra Civil española en Euskadi. Xabier Herrero Acosta y Xurxo M. Ayán Vila. Cap. 6. Donner corps à une mémoire et faire éprouver le passé : appréhender la muséalisation de la mémoire au Musée de la Stasi de Berlin Lichtenberg. Marie Hocquet. Cap. 7. Le visible et l’invisible des mémoires douloureuses aux musées. Dominique Chevalier. Cap. 8. Patrimonialización de lugares vinculados a memorias traumáticas: políticas públicas sobre el pasado reciente en Uruguay. Ana María Sosa. Cap. 9. Del relato oficial a la recepción de los visitantes: análisis de la puesta en escena del pasado reciente en el Museo de la Memoria y de los Derechos Humanos de Chile. Malena Bastías Sekulovic. Cap. 10. Creating Peace at the Canadian War Museum. Kathryn Lyons. Cap. 11. Promenades sur les champs de ruines. Jean-Yves Boursier.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,025 |
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 ».