Stratégies pour encourager et soutenir l’exploitation des archives par des artistes dans les centres et les services d’archives au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a pour sujet les projets issus de l’exploitation des archives par des artistes contemporains. Il s’intéresse au potentiel d’intégration de ces projets dans la gestion des activités de diffusion des centres et des services d’archives au Québec et au rôle de l’archiviste dans ce nouveau contexte. Cette recherche est abordée dans une perspective d’enrichissement de la discipline archivistique en proposant des stratégies qui introduisent des pratiques de gestion qui amènent une considération plus grande à l’égard des artistes et de leurs besoins, ainsi que le développement de nouvelles approches de diffusion qui en découlent. Ces stratégies sont élaborées en fonction des caractéristiques et des contraintes économiques du milieu et des sources de financement envisageables pour la réalisation de tels projets. Cette étude a révélé que les projets issus de l’exploitation artistique des archives sont non seulement compatibles avec la mission et la gestion de plusieurs centres et services d’archives, mais qu’ils sont également profitables par leur potentiel à faire augmenter l’utilisation des archives, à sensibiliser et à attirer de nouvelles clientèles et d’ainsi en assurer une plus grande visibilité.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".