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Enregistrement W7132988142

Decolonize and Divest: The Changing Landscape of Oil-Sponsored Museums in Canada

2022· dissertation· W7132988142 sur OpenAlexaffabout
Camille-Mary Sharp

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionIndigenousMuseologyPoliticsPetroleum industryMuseum informaticsDivestment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation investigates the relation between oil companies and museums in Canada. I situate museums in a moment of critical change, wherein Canadian museums lead global efforts to “decolonize” – or reform the ways they engage with Indigenous stakeholders and Indigenous collections – while maintaining financial partnerships with the oil industry. With activists and cultural workers increasingly calling for museums to divest from fossil fuels in Europe and the U.S., I interrogate the reality of museum practice in two oil-sponsored museums: the Glenbow Museum in Calgary and the Canadian Museum of History in Gatineau. Focusing on two museum exhibitions from different moments of Canadian history, I trace the political economic implications of industry support for cultural initiatives and highlight the granular experiences of museum professionals who work on such projects. I explore the first instance of contested oil sponsorship in a Canadian museum –The Spirit Sings: Artistic Traditions of Canada’s First Peoples (1988), sponsored by Shell – to argue that, despite community-informed reforms to collections care, exhibitions, or programming, Canada’s museum sector has neglected Indigenous groups’ early critiques of oil sponsors and their ties to land dispossession. The next case study explores the more recent Canadian History Hall (2017) – sponsored by the Canadian Association of Petroleum Producers – to illustrate the contemporary manifestations of extractive interests that emerge in the development of a large, national history exhibition. Together, the historical and contemporary data I collected through archival research, interviews, and document analysis point to the complexity of justice-oriented museology in a country deeply connected to exploitative resource extraction. I argue that while there is minimal overlap between sponsors and exhibition development, the contradictions of corporate funding highlight the ongoing hegemonic function of museums. Through reflective engagement with contributions from decolonial pedagogy and museology, I propose that undertheorized aspects of museum operations, including the behind-the-scenes practices of funding, should be similarly informed by the socially engaged frameworks currently underpinning museum work in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0300,014
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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