Mise en valeur des arts autochtones au Musée des beaux-arts de Sherbrooke dans le Ndakina
Bibliographic record
Abstract
Cette étude informe de la dynamique des pratiques muséales collaboratives de valorisation du patrimoine artistique autochtone à travers l’étude de cas du Musée des beaux-arts de Sherbrooke, institution régionale allochtone située en territoire abénaki depuis 1982. Des gestes de diffusion et de médiation, de gestion des collections, et de culture institutionnelle sont pensés selon la notion d’initiatives dans un contexte de décolonisation, d’autochtonisation et de muséologie collaborative des musées allochtones solidaires aux causes autochtones. Suivant une méthodologie de sensation participante reposant sur la muséologie sensorielle et la sociologie de l’art et de la culture, ce travail s’appuie sur des entrevues semi-dirigées avec des membres du personnel, les archives du Musée, ainsi que la position de la chercheuse. On aborde par exemple la situation géographique du Musée dans le Ndakina, laquelle est rendue explicite et touche à la fois la proprioception de ses publics et de son personnel. Il est proposé que ce type de pratiques est accessible et relève, dans le contexte sociohistorique actuel, d’initiatives du personnel tout comme de démarches d’implantation d’une culture organisationnelle adoptant une position collaborative. Sont également abordées les limites que cela implique, notamment à travers la gouvernance et la littératie décoloniale des équipes en place dans un musée donné.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".