11. Interview mit Dr. Michael Henker, ICOM Deutschland-Präsident 2014–2016
Bibliographic record
Abstract
InterviewtextDr. Michael Henker im Interview zu den Herausforderungen für ICOM Deutschland während seiner Amtszeit als Präsident (2014-2016), durchgeführt von Tanja Leiminger am 19.Mai 2020 in München: Die Jahre meiner Präsidentschaft von ICOM Deutschland -von 2014 bis 2016 -waren sowohl innenpolitisch als auch auf internationaler Ebene sehr interessant und brisant.Beide Aspekte beeinflussten die Verbandsarbeit und speziell meine Rolle als Präsident stark.Zum einen manifestierte sich in der deutschen Innenpolitik zunehmend die Auffassung, dass Kultur und Museen konstitutiv für den Zusammenhalt der Gesellschaft sind.Viele Politiker hatten dieses Bewusstsein längst entwickelt, andere schoben das jedoch gerne beiseite.Durch die jüngst durchgeführte Bundestags-und Landtagswahl in Bayern traten viele neue politische Akteure ihre Ämter an, die es immer wieder von Neuem von der Wichtigkeit kultureller Arbeit zu überzeugen galt.Die neu gewählten Ansprechpartner waren im Bund Frau Prof. Monika Grütters und in Bayern Herr Dr. Ludwig Spaenle.Zum anderen blieb auch in Deutschland die Kultur von internationalen Ereignissen nicht unbelastet.Wir befanden uns inmitten der Planungen der 2013 beschlossenen Jahrestagung zum Thema ›Museums Politics and Power‹, von ICOM Deutschland zusammen mit ICOM USA und ICOM Russland, als die instabile politische Situation in der Ukraine zur russischen Annexion der Krim führte.Aus dem ukrainischen Nationalkomitee sowie auf internationaler Ebene erhoben sich kurzfristig Stimmen gegen eine Tagung mit ICOM Russland als Partner.Im Vorstand kamen wir jedoch letztendlich zu dem Beschluss, an der Durchführung der Tagung festzuhalten.Der Dialog auf der Ebene des Kulturaustausches sollte unabhängig von der politischen Situation der beteiligten Länder unbedingt weitergeführt werden.Durch unsere Argumentation konnten wir selbst erreichen, dass ICOM USA -die gegenüber Russland viel größerem politischen Druck ausgesetzt waren -weiterhin als Partner teilnimmt.Wir setzten den weltweiten Call for Papers fort und erhielten 340 Essays von denen wir etwa 120 sorgfältig ausgewählte Beiträge in vier
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.109 | 0.046 |
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".