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Enregistrement W758804972 · doi:10.5206/uwoja.v20i1.8921

Museums Narrating the Nation: Case Studies from Greece and Bosnia-Herzegovina

2012· article· en· W758804972 sur OpenAlexaff
Evan Taylor

Notice bibliographique

RevueThe University of Western Ontario Journal of Anthropology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePluralism (philosophy)National identityEthnic groupIdentity (music)MuseologyBosnia herzegovinaSociologyHistoryPolitical scienceMedia studiesGender studiesAnthropologyAestheticsEthnologyLawArtLiteratureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,109 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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