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La réforme des musées nationaux du Canada : les défis professionnels et managériaux de la recherche

2010· article· fr· W1696623897 on OpenAlexaffabout
Jonathan Paquette

Bibliographic record

VenueCanadian Public Administration · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMuseums and Cultural Heritage
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesCentralisationArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sommaire : Ces dernières années, plusieurs pays ont apporté des transformations substantielles aux structures administratives de leurs institutions muséales nationales afin d'en faire des organisations plus populaires, plus efficaces et plus rentables, bousculant quelque peu les façons d'envisager leurs missions publiques traditionnelles. En privilégiant la décentralisation administrative et les stratégies d'autofinancement, plusieurs de ces réformes ont également participéà influencer l'évolution des fonctions traditionnelles du musée et ce, en favorisant notamment les tâches plus à même de générer des revenus que les fonctions de coulisses, comme la recherche. À la lumière des grandes transformations administratives des musées nationaux, l'objectif de cet article consiste à faire le point sur la recherche comme mission publique des musées nationaux canadiens afin d'en dégager l'influence des réformes sur les formes d'administration et de régulation de cette importante, mais combien discrète fonction muséologique. Des discussions portant sur la décentralisation du patrimoine dans les années 1980, en passant par la dissolution de la Corporation des musées nationaux en 1987 et par l'implantation de la planification stratégique dans les années 1990, on observe une diminution graduelle de l'autorégulation professionnelle chez les conservateurs ainsi qu'un certain déclin de leur autonomie académique affectant leur contrôle sur l'initiation des activités de recherche.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.928
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.133
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.187 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations10
Published2010
Admission routes2
Has abstractyes

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