A New Portrait Gallery for Canada: Stacking or Unpacking a National Narrative?
Bibliographic record
Abstract
Le plus grand défi présenté par la création du nouveau Musée du portrait du Canada, un programme de Bibliothèque et Archives Canada annoncé par le gouvernement fédéral en 2001, consiste probablement à démentir l’idée préconçue selon laquelle ce genre d’institution ne servira qu’à promouvoir sans discernement un nationalisme étroit, ainsi qu’une vision traditionnelle, voire même superficielle, de l’art. Situé directement en face de la colline parlementaire à Ottawa, dans un édifice patrimonial classé (l’ancienne ambassade des États-Unis) auquel s’ajoutera une aile moderne, le Musée du portrait du Canada pourrait facilement se conformer à cette idée reçue. Pourtant, le portrait, qui constitue l’art figuratif le plus accessible qui soit, doit aussi être « démasqué » afin de révéler sa nature interne complexe. Le présent article abordera une étude de cas en photographie et ses incidences sur d’autres médiums, pour exposer les enjeux entourant l’art du portrait au Canada. Ceci permettra de jeter un peu de lumière sur les ambiguïtés de la pratique du portrait et de sa réception, de même que sur les possibilités inattendues qu’offre la création de cette nouvelle institution pour l’art et le public canadiens.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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; 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".