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Record W4411347906 · doi:10.5965/25944630922025e7001

Engagement esthétique et citoyenneté culturelle: quels défis aujourd’hui?

2025· article· fr· W4411347906 on OpenAlexaff
Maia Morel, Éric Martial Owona

Bibliographic record

VenueRevista de Ensino em Artes Moda e Design · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicContemporary art, education, critique
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Respecter la citoyenneté culturelle est l’une des vertus cardinales à promouvoir afin d’assurer l’exercice des droits culturels de l’individu, vu comme socle de la paix universelle. Pour ce faire, il convient d’interroger les frontières traditionnelles existant entre l’art et la société, en permettant ainsi d’approfondir la réflexion sur le rôle social de l’art (Berleant, 2022). À cette idée s’ajoute un autre élément majeur : la « disponibilité » citoyenne, soit la volonté de « donner du temps » à l’appréciation des pratiques artistiques actuelles, caractérisées par une nouveauté incessante. Il s’agit d’engager – dans un environnement où le rythme de vie est sans précédent – « l’investissement du récepteur », soit le fait de « mettre son énergie psychique dans l’activité de réception d’une œuvre d’art » (Everaert-Desmedt, 2012). Comment concilier alors ces préoccupations à une époque comme la nôtre marquée par le sentiment d’une accélération de plus en plus grande ? Pour tenter d’y répondre, cet article explore les fondements théoriques de « l’engagement esthétique » (Berleant, 2022), avant d’examiner les limites d’un tel engagement dans un contexte de « crise de temps » (Revault d’Allonnes, 2013), ainsi que la faculté de l’individu de « se donner du temps » (Adrianssens et Montjotin, 2024) comme une décision personnelle indispensable à l’avènement du « citoyen culturel ». Enfin, le texte tente d’éclaircir en quoi cette approche favorise des dynamiques sociétales, en mettant particulièrement l’accent sur ses implications éducatives.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.587
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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