Au-delà de l’évolution technologique : réflexion muséologique pour des cyberexpositions conséquentes et particularisées
Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qu’une cyberexposition ? Pourquoi utiliser ce terme ? Qu’est-ce que le geste d’exposer et est-il possible de l’accomplir par le cybermédia ? Qu’est-ce que cela suppose ?Cet article tente de répondre à ces questions à travers des considérations ontologiques, sémantiques, médiatiques et disciplinaires. Ce faisant, il invite à rendre l’énoncé hypermédiatique muséal perfectible pour tendre vers une plus grande efficacité sensible et communicationnelle. Il s’agit en fait de prendre acte de ce qu’il convient de considérer afin de concevoir et de produire des cyberexpositions : 1) médiatiquement conséquentes ; et 2) particularisées en fonction des sciences et disciplines que convoque ce qui est exposé.À l’opposé des stratégies uniformisantes et minimalistes qui se sont opérées au sein de l’univers cybermuséal des dernières années, l’auteur en appelle à la prise en compte des possibilités hypermédiatiques et à leur mise en œuvre efficiente. Au-delà de l’engouement que suscitent les avancées technologiques, il propose une réflexion sur les pratiques à adopter pour tendre vers le développement d’une réelle cybermuséologie.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.019 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".