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Record W3049380715 · doi:10.7202/1070472ar

Les musées de migration en France

2020· article· fr· W3049380715 on OpenAlexvenueno aff
Dominique Poulot

Bibliographic record

VenueEthnologies · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les musées en France, comme dans les autres pays, étaient traditionnellement au début de leur histoire consacrés à assurer la conservation, donc la permanence, de quelques œuvres d’art ou d’autres objets sur un territoire spécifique: ils illustraient la stabilité et la continuité de communautés plus ou moins imaginaires dont ces artefacts faisaient partie. C’est seulement au cours des dernières décennies du vingtième siècle que quelques musées d’histoire ou de société ont tenté d’exposer certains exemples d’immigrations : ce fut le cas du musée de Grenoble, à propos des communautés venues d’Italie, d’Arménie, d’Algérie, du Maroc. Mais le tournant à ce propos est la décision de créer un musée national d’histoire de l’immigration à Paris, sous la pression de communautés, d’historiens, et après une longue hésitation du pouvoir politique. Le choix d’installer l’établissement dans un palais de l’exposition coloniale de 1931, qui fournissait l’opportunité de réutiliser un monument historique, n’était pas heureux. L’ouverture elle-même intervint au moment du changement de la majorité politique au gouvernement, et enfin le musée fut envahi peu de temps après par des immigrés sans papiers, en protestation contre leurs conditions de travail. Le musée a eu depuis à lutter contre un ensemble de difficultés tenant au manque de budget, à sa relative marginalité dans la géographie touristique parisienne, et à un projet incertain, entre l’art contemporain, le tourisme et l’activisme social, ce qui ne lui a pas permis de s’installer vraiment dans le paysage muséal de la capitale. Une réforme complète de la muséographie est en cours, sous la direction d’un historien qui a récemment connu le succès avec une histoire mondiale de la France, et qui doit amener le musée à un statut international, au lieu de sacrifier aux vieilles querelles de l’identité nationale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.168
Threshold uncertainty score0.333

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0090.004
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.201 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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