Les sources du plaisir de l’art contemporain
Bibliographic record
Abstract
L’avènement de l’art contemporain provoque une rupture par rapport aux autres formes d’art qui l’ont précédé, ce qui oblige la population à modifier son regard. Cette situation n’est pas sans conséquences puisque, comme le soulignent plusieurs chercheurs, dont des muséologues, éducateurs et théoriciens de l’art, l’art contemporain est à l’origine d’un malaise éprouvé par la population en général. Un groupe de recherche s’est intéressé à cette problématique et a mis sur pied, en 2006, un programme de recherche intitulé « Étudier et favoriser la réception de l’art contemporain auprès du grand public ». L’objectif principal de la recherche est de mieux comprendre la nature et les sources de ce malaise et, si possible, de le dissiper. Le projet du groupe se concentre non pas sur le rejet, mais sur les sources de plaisir que peut procurer l’appréciation de l’art contemporain. Pressentant l’importance du plaisir dans l’exécution ou le déroulement d’une action, telle que la visite d’une exposition, le groupe de chercheurs a identifié les sources de plaisir qui peuvent émerger chez le grand public, à la suite du traitement d’oeuvres d’art contemporain dans un contexte muséal. Le présent article présente la typologie de ces sources de plaisir.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.005 |
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".