Bibliographic record
Abstract
L’engouement des musées pour les technologies de l’information dans la diffusion du patrimoine culturel n’est plus à nier. Si les raisons et les avantages pour lesquels les institutions muséales doivent se lancer dans l’aventure numérique – visibilité, attractivité, accessibilité, etc. – sont désormais bien connus, l’homogénéité des usages identifiés dans de nombreuses institutions questionne la réelle portée des transformations qu’occasionne l’entrée du numérique au musée. Le « pourquoi » laisse alors place au « comment », questionnement qui demeure un terrain moins bien connu de la rencontre entre musée et technologies. Comment pouvons-nous remplir l’espace numérique ? Comment pouvons-nous organiser le contenu muséal dans le numérique afin qu’il soit significatif et surtout appropriable par le public ? Dans ce contexte, le présent article questionne plus particulièrement l’expographie numérique sur trois plans. Tout d’abord, les dispositifs et l’interface ; ensuite, la perception de l’expographe à l’égard des technologies et le traitement qu’il fait du contenu ; finalement, les publics avec leurs besoins réels et leurs utilisations.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.023 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".