Connaissances artistiques des Français en 2018, approche exploratoire
Bibliographic record
Abstract
Menée auprès de 2 300 individus représentatifs de la population française du panel Elipss (Étude longitudinale par internet pour les sciences sociales), l’enquête Pratiques de visites des Français , réalisée à partir d’un quiz administré sur tablette, observe la distribution des connaissances artistiques au sein de la population et interroge le lien entre comportements culturels et familiarité avec le champ artistique relevant des arts visuels. Si les connaissances artistiques progressent avec l’âge, renvoyant à des effets de capitalisation des savoirs et de génération, on observe des différences sexuées chez les plus jeunes, avec une meilleure réussite des femmes. La visibilité dans l’espace public du patrimoine architectural et statuaire forme un socle de références communes, mais certaines références ou domaines artistiques sont différemment appropriés selon les générations. La stratification sociale des résultats au quiz révèle aussi une distribution inégale des connaissances artistiques : le fait de bénéficier de hauts revenus ou d’appartenir aux classes supérieures, et plus encore, d’avoir un niveau de diplôme élevé, favorise une plus large étendue de connaissances dans ce champ. L’exploration des pratiques culturelles des répondants montre que la réussite au quiz est particulièrement liée au développement des sorties patrimoniales, à la lecture de livres et aux usages d’internet sur des thématiques artistiques. Il apparaît enfin, toutes choses égales par ailleurs, que la fréquentation habituelle ou occasionnelle de musées et d’expositions est la plus fortement corrélée à la réussite au quiz, au-delà des caractéristiques sociales et du niveau d’études.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".