Considérer les besoins des plus démunis : le nouveau socle de la médiation ?
Bibliographic record
Abstract
Les publics de la culture sont de plus en plus redéfinis, notamment grâce à la volonté des directeurs, conservateurs ou médiateurs qui œuvrent au sein des institutions culturelles. L’adoption par ces dernières de politiques actives destinées à capter de nouveaux publics permet de toucher des catégories d’usagers potentiels habituellement exclues de leur champ d’intervention. Cette dynamique s’élabore et prend place dans des établissements culturels et des organismes communautaires. C’est ainsi que le musée des Beaux-Arts de Montréal avec son programme Le musée en partage, conçu et réalisé par son Département de l’éducation et de l’action culturelle, accueille depuis maintenant quinze ans des publics singuliers. On les nomme publics empêchés, publics écartés, visiteurs aux besoins particuliers, publics atypiques, autant de dénominatifs utilisés pour désigner des publics la plupart du temps exclus des pratiques culturelles, des expositions ou des musées. Que recouvre cette réalité au sein de l’organisation même du travail des professionnels de ce musée ? Une enquête conduite auprès des professionnels du musée a permis de mettre au jour l’hétérogénéité des concepts de la culture et du musée.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
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".