To Fit the New Art: 7 years of the Curating Art After New Media Curators’ Updating Course
Notice bibliographique
Résumé
This publication is the celebration of a work-in-progress: the professional updating short course for international curators, Curating Art After New Media. As the course has been based on the generosity of many curators sharing their knowledge, the intent of this publication is to further share emerging new media art practices, and to discuss how curators can best fit their practices, so that audiences can engage with this exciting art. The one-week annual course ran in London 2014-20, and for obvious reasons, 2021 took the form of an online reprise. The course was instigated by Sarah Cook and Beryl Graham of CRUMB at the University of Sunderland, and was originally an off-campus section of the MA Curating course, also available to international curators. PhD students from the University also co-programmed the course each year. Course attendees have included curators and researchers from Hong Kong, Bahrain, India, the USA, Canada, Austria, the Netherlands, Greece, Ireland, France, and the UK, and have directly fed into impressive subsequent curatorial practice and projects. The organisations that we visited in London targeted a broad range of scales (Tate, Furtherfield), disciplines (Wellcome Collection, Iniva), and sectors (MachinesRoom, The Open Data Institute (ODI)). This strategy aimed to reflect the tendency of new media to cross many boundaries, where curators must also follow. This ongoing process is reflected in the nature of the document, i.e. this is more of a collection of notes and reflections on a currently developing field than an academic closed position. By making the publication available as a free PDF, we hope to continue to get feedback and comments, which will build upon this knowledge.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,036 |
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 ».