Sensibiliser à l’environnement avec des animaux empaillés : Les trophées du Musée de la Chasse et de la Nature
Bibliographic record
Abstract
Kitsch ou de mauvais goût il y a encore une dizaine d’années, la taxidermie s’impose désormais comme un objet muséographique, scientifique et décoratif légitime. On visite volontiers un muséum d’histoire naturelle pour ses taxidermies, on chine les animaux empaillés mis au rebut et on décore son chez-soi avec des trophées géométriques ou en peluche. Bref, la taxidermie a le vent en poupe (Dalla Bernardina, 2013).Profitant ou participant de ce retour de l’animal naturalisé et du trophée de chasse, les musées cynégétiques repensent la muséographie d’animaux dont l’origine (muséale) ne laisse aucun doute : la mise à mort. Aussi, à l’heure où les problématiques sont éco-logistes et animalistes, convient-il de questionner la pertinence de la monstration d’une dépouille animale a fortiori pour sensibiliser à l’environnement.Afin de réfléchir à cela, nous partirons des trophées du Musée de la Chasse et de la Nature pour étudier le paradoxe muséographique que représente l’exhibition d’un animal chassé pour en faire un hymne à la vie.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".