Bibliographic record
Abstract
Les guides-interprètes costumés sont nombreux dans les sites patrimoniaux et les musées en plein air de l’Est du Canada. Arborant des reproductions de vêtements d’époque, ils sont chargés de répondre aux questions des visiteurs, de les guider à travers les expositions et de leur faire vivre une expérience hors du commun. Ils sont également parfois responsables d’animations théâtrales ou de vulgarisation de métiers anciens. Les habits qu’ils revêtent participent d’une scénographie muséale recherchée mettant en valeur les bâtiments et les artéfacts environnants. Cette démarche permet d’admirer à la lumière du jour et de faire se mouvoir des costumes dont les originaux sont généralement gardés sous vitrine dans les musées. Véritable image de marque de certaines institutions, les costumes portés par les guides-interprètes sont soumis à de nombreuses contraintes techniques et financières qui peuvent menacer ce choix. La difficulté de trouver au Canada des boutiques spécialisées en reconstitution historique, l’augmentation des prix des tissus et la rareté des ateliers de couture génèrent de nombreux défis pour les musées qui souhaitent continuer à costumer leurs employés. La planification d’une politique annuelle de financement, d’actualisation des coupes et d’entretien peut cependant faciliter la gestion d’une garde-robe pour les guides et contribuer au maintien de cet apport intéressant à l’ambiance d’un site patrimonial.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".