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Record W2957723909 · doi:10.4000/apparences.1463

Étudier le costume dans une dynamique interinstitutionnelle et collaborative. L’Université Laval et les Musées de la civilisation de Québec dans la formation des étudiants

2019· article· fr· W2957723909 on OpenAlexaffabout
Valérie Laforge, Jocelyne Mathieu

Bibliographic record

VenueApparence(s) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFashion and Cultural Textiles
Canadian institutionsUniversité LavalMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2002, un protocole d’entente établi entre l’Université Laval et les Musées de la civilisation à Québec favorise une collaboration interinstitutionnelle notamment dans la formation d’étudiants, par exemple pour le cours intitulé Costume et culture. Prenant part à la problématique de l’apparence, le costume est alors étudié comme une expression individuelle et collective jouant un rôle stratégique dans les interrelations sociales. En fonction des périodes couvertes par la collection des Musées de la civilisation, les travaux s’orientent surtout vers la fin du 19e siècle, et le 20e jusqu’à nos jours. La possibilité de voir des artefacts, d’apprendre à les manipuler, d’étudier de visu les formes, les matériaux, les modes de fabrication permet aux étudiants d’être mieux formés grâce à la conjugaison de la théorie et de la pratique; cette approche ouvre des avenues potentielles de recherche, fournit une contribution appréciable au travail des conservateurs, à la valorisation et à la diffusion de leurs réalisations trop souvent restées dans l’ombre, et enrichit de nouvelles connaissances plusieurs dossiers documentaires. En ouvrant ainsi les réserves et en mettant les collections au service de la formation intellectuelle et professionnelle, les Musées de la civilisation favorisent un apprentissage ciblé et contribuent à la formation de la relève, particulièrement en conservation et en muséologie, ce qui s’est avéré sans équivoque une expérience positive.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.623
Threshold uncertainty score0.961

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.015
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.217 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2019
Admission routes2
Has abstractyes

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