Musées et visites virtuelles : évolutions et possibilités de développement
Bibliographic record
Abstract
Le développement des visites virtuelles liées aux musées a débuté avec l’explosion d’Internet dans les années 1990. Tout en mettant en avant le caractère irremplaçable des visites réelles, les objectifs de ces premiers systèmes virtuels se focalisent sur une diffusion d’oeuvres numérisées à l’intention des spécialistes et du grand public. Les buts poursuivis sont à la fois éducatifs, scientifiques et touristiques, notamment dans le cas des publics éloignés. Les derniers procédés virtuels de visites comme le Google Art Project, malgré un degré de réalisme jusque-là inégalé, ne changent pas la donne quant aux usages identifiés lors de l’apparition des premières visites virtuelles. Toutefois, en parallèle à la multiplication des supports utilisant Internet et aux progrès technologiques à venir, l’ensemble de ces procédés encore perfectibles offre des possibilités de développement importantes.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".