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Record W2774938659 · doi:10.4000/ethiquepublique.2977

Les représentations patrimoniales des peuples autochtones au Canada et en Nouvelle-Zélande : regards croisés et défis éthiques

2017· article· fr· W2774938659 on OpenAlexvenueaboutno aff
Aurélie Lacassagne

Bibliographic record

VenueÉthique Publique · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMuseums and Cultural Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les représentations patrimoniales des peuples autochtones ont marqué les pratiques muséales. Au travers de la collection, classification, hiérarchisation et exposition d’artéfacts autochtones, elles ont fourni des discours puissants dont la fonction fut de définir un Nous et les Autres. Cet article pose certaines questions éthiques concernant le patrimoine autochtone dans les musées au Canada et en Nouvelle-Zélande, États qui, s’ils ont acquis leur indépendance de la puissance coloniale britannique, demeurent des États coloniaux puisque les populations autochtones qui y vivent n’ont pas accès à une souveraineté pleine. Cette discussion s’appuie sur l’idée selon laquelle une éthique vraiment postcoloniale et une éthique de la responsabilité doivent être développées par les institutions patrimoniales afin de permettre une véritable émancipation des peuples autochtones. Dans un premier temps, nous analyserons les politiques et les procédures mises en place par le Canada et la Nouvelle-Zélande en ce qui a trait à la restitution des artéfacts et objets d’art autochtones. Dans un deuxième temps, nous nous interrogerons sur le fait de savoir si le changement dans les pratiques muséales ne correspond pas à une forme de réparation symbolique qui ne modifie cependant pas les structures héritées du passé. Dans un troisième temps, nous verrons si – et de quelle manière – l’accent mis sur les aspects esthétiques des collections transforme la mission des musées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.899
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2017
Admission routes2
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