Bibliographic record
Abstract
Loïc Lefebvre présente un cas disciplinaire où la mise en valeur de l’objet repose sur la valeur scientifique que lui confèrent au fil du temps les avancées de la recherche. La momie de Thèbes, de la collection ethnographique du Musée Redpath à Montréal, a sans cesse éveillé la curiosité populaire depuis son intégration à la collection du Musée en 1925. D’abord prisée pour sa nature même, la momie livre, encore aujourd’hui et grâce à la technologie, une quantité importante de données ethnographiques qui lui permettent de rester au centre de l’attention du Musée. Les collaborations avec des institutions de la communauté montréalaise ont grandement contribué à ces avancées scientifiques. Cela a même donné lieu à une première mondiale en 1995 : le premier scan hélicoïdal d’une momie, réalisé en partenariat avec l’Hôpital Saint-Luc de Montréal. Après avoir été exposée ailleurs dans la communauté muséale, la momie de Thèbes est désormais un passage obligé au 3e étage de l’institution montréalaise et fait l’objet d’une importante médiation. L’institution souligne notamment l’ensemble du processus de recherche entourant son joyau, une démarche qui a été grandement médiatisée. Comme la recherche est une composante importante du mandat du musée universitaire, il ne faut probablement pas s’étonner que l’engouement scientifique pour la momie de Thèbes justifie son statut d’objet phare.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".