Guerres culturelles et musées d’art aux États-Unis : le cas de Hide/Seek: Difference and Desire in American Portraiture
Bibliographic record
Abstract
Ne faisant pas exception à la résurgence épisodique de conflits idéologiques émanant des guerres culturelles américaines, les institutions artistiques constituent des arènes de prédilection pour l’émergence de certaines polémiques. Dans son article, Julia Roberge Van Der Donckt transpose la théorie sociologique de l’acteur-réseau aux disciplines de la muséologie et de l’histoire de l’art pour faire l’étude de la controverse qui entoura le retrait de l’oeuvre A Fire in My Belly de l’artiste américain David Wojnarowicz alors qu’elle était présentée à la National Portrait Gallery de Washington (DC), dans le cadre de l’exposition Hide/Seek: Difference and Desire in American Portraiture. À l’aide de cet exemple, l’auteure démontre comment la multiplication des interactions entre certains acteurs peut constituer une chaîne de médiations qui influence et façonne une situation tout en menant parfois à l’émergence, l’escalade, puis l’apaisement d’une polémique. L’analyse de cet épisode rend également compte des conséquences fondamentales que génère la recrudescence des guerres culturelles américaines sur la sphère muséale, dont la vulnérabilité du financement public des musées, la censure, la création réactionnaire de modes de diffusions artistiques alternatifs et la remise en question de l’indépendance des musées quant à la présentation et à l’authenticité de leurs contenus d’exposition.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".