La muséographie sensorielle : une avenue fructueuse
Bibliographic record
Abstract
Malgré une hausse de la fréquentation des institutions muséales d’histoire et de société au Québec, il existe un certain désintérêt chez le public local, particulièrement chez les jeunes adultes, envers leurs collections historiques. Au cours d’une visite, le sensorium se limite généralement à la stimulation par la vue et l’ouïe. Des tentatives pour augmenter le spectre du sensorium à l’aide de techniques sensorielles ont eu lieu, mais celles-ci sont généralement conçues pour l’accessibilité universelle et plus rarement pour la mise en valeur des collections. Bien que l’histoire, la sociologie et l’anthropologie sensorielles aient déjà été abordées par les chercheurs, nous constatons que l’apparition des sens dans le milieu muséal est un phénomène grandissant mondialement, ce qui justifie l’importance d’effectuer un état des lieux actuel. À ce sujet, on remarque un certain retard dans les musées d’histoire et de société par rapport aux musées pour enfants ainsi qu’aux musées de sciences et d’art contemporain. La question posée par cette recherche consiste donc à savoir si une muséographie sensorielle peut avoir une portée sur le rayonnement et l’interprétation des collections historiques. L’hypothèse soutenue confirme cette portée, ce que nous allons illustrer à l’aide d’exemples d’expositions multisensorielles ayant eu lieu à travers le monde depuis le tournant des années 2000. Ce texte se conclut sur quelques pistes visant à favoriser l’intégration de la muséographie sensorielle dans les institutions muséales de toutes les tailles. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : muséologie sensorielle, muséographie sensorielle, musées d’histoire, publics muséaux, visuel, sonore, olfactif, gustatif, tactile, immersion, réalité virtuelle, réalité augmentée
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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".