Mutations en muséologie et programmes de formation à l’Université du Québec en Outaouais
Bibliographic record
Abstract
La recherche en muséologie et la mutation des pratiques muséales continuent à nourrir et à modifier les formations en ce domaine, notamment au Québec. La prolifération des institutions muséales, depuis le boom des années 1980, le développement de la muséologie et, en parallèle, l’évolution des professions des musées ont pour résultat d’accroître leur offre. La plupart des formations en muséologie sont proposées aux cycles supérieurs. En revanche, les études de 1er cycle universitaire, tant au Québec qu’au Canada, ont tardé à faire leur apparition. Seule l’Université du Québec en Outaouais (UQO) offre un programme en muséologie au 1er cycle. Les études préalables à l’ouverture du programme ont montré que plusieurs postes demandent des compétences en muséologie, mais sans exiger nécessairement des études de maîtrise ou de doctorat. De plus, le fait d’enseigner les bases de la muséologie au 1er cycle permet l’approfondissement des connaissances aux cycles supérieurs. Cette approche se veut cohérente avec la mise sur pied du programme de maîtrise en muséologie et pratiques des arts, dont la concentration en muséologie dispose d’un profil avec mémoire. Enfin, les formations offertes en muséologie à l’UQO soulèvent plusieurs questions sur l’enseignement de la muséologie, son contenu, ses approches, ses méthodologies et son aboutissement.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".