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Enregistrement W7104270817 · doi:10.71781/5977

Les sources de plaisir issues d’oeuvres d’art contemporain dans un contexte muséal

2015· dissertation· fr· W7104270817 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Patron saintPopular science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mission éducative des musées auprès de la société en générale aujourd’hui est incontestable et les musées d’art contemporain sont des endroits importants de formation et de délectation. Cette recherche de maîtrise qui s’inscrit dans le cadre de la recherche Le grand public et l’art contemporain : du rejet au plaisir menée par A.M. Émond et C. Dufresne-Tassé de 2009 à 2014 identifie les sources de plaisir qui peuvent émerger chez les visiteurs de type grand public lors d’une visite à un musée d’art contemporain. Pour ce faire, nous avons analysé 30 discours de visiteurs de type grand public qui ont visité le Musée d’art contemporain de Montréal dans le cadre de la recherche d’Émond et de Dufresne-Tassé. La présente recherche de maîtrise privilégie l’approche qualitative, étant à la fois exploratoire, empirique et fondamentale. Nos résultats ont démontré l’existence de plaisirs qui émergent en fonction de trois grandes catégories (objet muséal, visiteur lui-même et impression générale) et qui se subdivisent en dix-huit sous-catégories. Nous avons décrit chacune de ces catégories et sous-catégories de plaisir à l’aide d’exemples extraits des discours des visiteurs. Cette recherche contribue à l’avancement des connaissances en fournissant aux musées d’art contemporain des indications sur la présence de diverses sources de plaisir dans l’appréciation des visiteurs lors de leur traitement de l’art contemporain. Ainsi, les secteurs éducatifs des musées pourront réinvestir ces résultats de recherche dans l’élaboration de stratégies éducatives muséales destinées à ce public non spécialiste.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0170,012
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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