La médiation patrimoniale à l’épreuve du « numérique » : médiation patrimoniale, médiation documentaire et médiation expérientielle
Bibliographic record
Abstract
Cet article développe un questionnement dialectique entre les injonctions technologiques adressées au champ culturel du patrimoine pour qu’il intègre les médiations numériques, et l’expérience patrimoniale effectivement proposée par les écritures numériques de ces patrimoines. Pour ce faire, nous étudions comment la mise en place de dispositifs numériques de médiation amène les institutions patrimoniales à se réinterroger au sujet de leurs fonctions de médiateur culturel. L’analyse de différents terrains entre 2010 et aujourd’hui (exposition Monet aux Galeries Nationales du Grand Palais ; Cité internationale universitaire de Paris ; Le Mont-Royal à Montréal ; Le Louvre) nous permet de mettre en évidence différentes mises en scène de l’ethos de ces institutions en régime numérique, entre affirmation et effacement de leur rôle de prescripteur des savoirs. Quand certaines affirment leurs rôles de concepteur, d’auteur des médiations et des contenus, d’autres délèguent au dispositif numérique les fonctions de médiation. Nous observons alors des logiques de médiation différentes : des dispositifs relevant d’une logique de médiation culturelle reposant sur des modèles archétypaux tels que l’exposition ou le guide multimédia ; des dispositifs relevant d’une logique de médiation documentaire reposant sur le modèle archétypal de la banque de données documentaire et des dispositifs relevant d’une logique de médiation expérientielle, projets innovants ne reposant sur aucun modèle archétypal.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".