Retour d’expériencessur l’exposition Georges Henri Rivière. Voir, c’est comprendre au Mucem
Bibliographic record
Abstract
Cet article est extrait de dossier « L’exposition ethnographique selon Georges Henri Rivière ». Ce dossier est l’occasion de reparler d’une question essentielle : en quoi les multiples expositions qu’a conçues et coordonnées Georges Henri Rivière ont-elles renouvelé le mode de collecte et d’exhibition des collections ethnographiques ? Au point de faire de la muséologie selon GHR un tournant dans l’écriture du discours expographique et une référence connue dans le monde entier. Il s’agit de rappeler, de façon claire et concise, quels ont été les principes clefs de son inventivité et de sa créativité expographique à travers quelques exemples. Marie-Charlotte Calafat et Germain Viatte reviennent sur les restitutions fidèles réalisées pour l’exposition du Mucem. Jean-Claude Duclos évoque l’exposition initiale, fidèle à l’enseignement de GHR, qu’il a conçue en Camargue. Daniel Jacobi prend exemple du musée du vin de Bourgogne à Beaune pour souligner les qualités esthétiques de cette muséologie. Enfin, Serge Chaumier replace la période Rivière dans l’évolution des expositions dans les musées dits de société.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".