Bibliographic record
Abstract
Les contours du musée d’ethnographie se dessinent au XIXe siècle, sous l’influence des voyages d’exploration et du mouvement de naturalisation qui caractérisent ce siècle. Commence alors le règne de l’anthropologie physique qui organise le musée d’ethnologie comme une galerie des trophées d’un colonialisme triomphant, parallèlement à la conception évolutionniste de laquelle découle la science raciste qu’est l’anthropométrie. Au début du XXe siècle, la technique du diorama sous-tend un nouveau paradigme ethnographique, qui tire en partie sa légitimité de la pratique du terrain de longue durée instiguée par Malinowski ; prétendant à une scientificité supérieure, elle traduit aussi un net progrès moral. Cependant, cette présentation erronée ne rend pas compte des grandes transformations que connaissent ces civilisations au contact de la modernité et conforte le visiteur dans une vision évolutionniste ; la succession des vitrines présente ces populations comme vivant dans un monde séparé. Le nouveau musée qui se construit aujourd’hui entend rompre définitivement avec une présentation évolutionniste devenue immorale et en éradiquer la fiction, en mettant l’accent davantage sur la diversité des cultures et la dimension artistique héritée d’un siècle d’art moderne.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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.
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".