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Enregistrement W7046986347

Entre l'homme et l'art : une étude exploratoire des programmes visant le mieux-être au Musée des Beaux-Arts de Montréal et du rôle de médiateur muséal oeuvrant auprès de personnes issues de populations marginalisées

2020· other· fr· W7046986347 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural environmentSociological researchNursing homes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet essai doctoral s’est attardé, d’une part, à l’historique des programmes muséaux visant le mieux-être au Musée des Beaux-Arts de Montréal (MBAM) et, d’autre part, à l’expérience du rôle de médiateur muséal oeuvrant spécifiquement auprès de personnes issues de populations marginalisées. Pour ce faire, nous avons, dans un premier temps, rencontré quatre personnes ayant joué un rôle significatif dans les processus de création et d’évolution des programmes visant le mieux-être au MBAM afin de recueillir leurs descriptions des faits importants liés à l’historique de ces mêmes programmes. Ces descriptions ont ensuite été analysées à l’aide de la méthode d’analyse de contenu. Trois catégories principales sont ressorties au sein desquelles 13 facteurs significatifs à notre objet d’étude ont été identifiés. Ainsi, des facteurs attribuables aux démarches réalisées par le MBAM, à la société et à des acteurs externes comme les organismes communautaires ou les institutions en santé ont pu être relevés. Cela nous a ensuite permis de proposer un modèle global des facteurs à considérer en ce qui concerne les programmes muséaux visant le mieux-être. Dans un deuxième temps, nous avons rencontré sept personnes qui nous ont partagé leurs expériences dans le rôle de médiateur muséal auprès de personnes issues de populations marginalisées. Ces entrevues ont ensuite été analysées individuellement à l’aide de la méthode phénoménologique de recherche en psychologie. En effectuant une analyse comparative des structures relatives de l’ensemble des participants, nous sommes arrivés à construire une structure fondamentale qui relevait les sept grands thèmes suivants au sujet de l’expérience du rôle de médiateur muséal : 1) Relation intersubjective enrichissante, 2) Ajustement continuel, 3) Écueils, 4) Relation propice aux dialogues, 5) L’œuvre comme levier d’intervention, 6) Enrichissement par des expériences passées et 7) Sources de soutien externe. L’élaboration et la réalisation de cette étude se sont faites en suivant des critères de scientificité propres à la recherche qualitative. Nous avons ainsi suivi des principes de rigueur et de transparence, tout en nous assurant de bien comprendre l’impact de notre subjectivité en tant que chercheur sur le développement de cet essai. Malgré tout, des limites sont à considérer, particulièrement en ce qui a trait à la quantité limitée d’archives accessibles au sujet des programmes visant le mieux-être au MBAM, ainsi que le support théorique relatif au domaine de la relation d’aide. Ce dernier point est directement lié à l’absence d’étude ayant traité du rôle de médiateur muséal et pourra être mieux circonscrit au sein d’éventuelles recherches. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Médiateur muséal, mieux-être, populations marginalisées, inclusion sociale, musée, Musée des Beaux-Arts de Montréal

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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