Bibliographic record
Abstract
Pour une mémoire des expositions Face à l’accroissement du nombre d’expositions temporaires, les professionnels des institutions muséales sont souvent démunis pour trouver des informations sur l’histoire et la muséographie de ces expositions et s’interrogent donc sur la manière de conserver leur mémoire. Il s’agit non seulement de pouvoir à l’avenir rendre compte des évolutions dans ce domaine (thèmes abordés, scénographie…) mais également d’avoir la possibilité de connaître et partager les méthodologies employées, les pratiques des métiers convoqués ainsi que les savoir-faire mis en œuvre. Cet archivage des éléments relatifs aux expositions est le premier sujet abordé dans ce numéro de La Lettre de l’OCIM. Le second sujet s’intéresse à la démarche visant à impliquer le public dès le début de la conception d’une exposition et notamment de modules numériques. Ce processus de muséographie participative s’appuie sur l’approche en quatre étapes (imaginer, prototyper, évaluer, présenter) testée au sein des Living Labs et tend à rendre le public acteur dans la coproduction de nouveaux projets culturels scientifiques. Deux autres contributions sur la médiation du patrimoine des plages du Débarquement en Normandie et sur l’évaluation spatiale et temporelle d’un parcours d’exposition au Québec viennent enrichir le sommaire. Serge Lochot, rédacteur en chef de la Lettre de l'OCIM.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.312 | 0.074 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".