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Record W1590068729 · doi:10.7202/1030253ar

Les oeuvres d’art contemporain dans les musées de société : que nous disent-elles ?

2015· article· fr· W1590068729 on OpenAlexvenueaboutno aff
Rébéca Lemay-Perreault

Bibliographic record

VenueMuséologies Les cahiers d études supérieures · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les années quatre-vingt voient se développer une tendance dans les musées de société : l’exposition d’oeuvres d’art contemporain. Dans ces lieux muséaux qui ne sont pas consacrés à l’art, dont l’objectif est d’amener le visiteur à porter un regard sur l’histoire ou un phénomène social, ces institutions muséales qui possèdent une collection d’artefacts, de vidéos, de témoignages, etc. ressentent malgré tout le besoin d’exposer l’art contemporain. Pourquoi ? Dans quel but ? Qu’est-ce que les oeuvres d’art contemporain au musée de société disent que les objets ethnologiques à côté desquels elles sont exposées ne disent pas ? Un nouvel usage des oeuvres d’art contemporain se fait en ces lieux : non plus uniquement exposées pour leurs qualités artistiques, elles entrent en dialogue avec les objets exposés dans les musées de société pour former un nouveau discours. Dans la mesure où, comme le soulignent Serge Chaumier et Jean Davallon, l’exposition se conçoit comme le fil d’un récit qui se déroule à travers son parcours et via lequel le sens n’est pas dévoilé par la seule présence des objets mais aussi par le contexte, il apparaît essentiel de questionner l’impact des dispositifs de médiation des musées de société sur les oeuvres d’art contemporain. Un questionnement qui sera aiguillé par l’analyse comparative de deux cas de figure régionaux québécois : le centre Boréalis situé à Trois-Rivières et le Musée de la femme à Longueuil.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0130.016
Scholarly communication0.0110.008
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

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.

Opus teacher head0.088
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
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