Museums Narrating the Nation: Case Studies from Greece and Bosnia-Herzegovina
Notice bibliographique
Résumé
A museum that represents a community’s history and culture has the ability to influence the way that visitors understand that community in the present. In this paper, museums in Greece and Bosnia-Herzegovina are examined as case studies in order to better understand how museums attempt to narrate national identity to visitors, both domestic and international. Critical analysis of exhibits in these museums reveal that museum narratives often attempt to project the image of singular national identities. Meanwhile, they may deny the history of place of other contemporary or historic communities that are held in disfavor by those who influence the development of exhibits. In Greece, museums project a ‘Greek’ identity based on Classical, Byzantine, and post-Ottoman history. Museums in Bosnia-Herzegovina emphasize a unifying, shared history of the state’s three main ethnic communities without recognizing the profound differences felt between these communities today. Thus, these institutions may be seen as attempts at encouraging visitors to imagine the nation in one way only, without recognizing pluralism. While these case studies do not necessarily represent a universal trend, they demonstrate the need to reflect upon the place of such museums in contemporary society.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».