Le musée face aux enjeux d'une expographie numérique participative
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se veut une étude des nouvelles formes participatives d’expositions numériques en milieu muséal, ainsi que leur impact sur les musées et les pratiques professionnelles. Les tendances numériques et participatives qui s’inscrivent aujourd’hui dans les dispositifs et les projets de médiation culturelle marquent l’avènement d’un nouveau musée hybride, ouvert à l’inclusion et à l’innovation technologique. Les divers laboratoires de recherche et développement (R&D) et les projets expographiques réalisés à l’aide des Technologies de l’information et de la communication qu’on retrouve au Québec, comme à l’international, pourraient attester d’un changement de paradigme dans une muséologie, et une muséographie, qui deviennent aussi numériques et participatives. Dans ce contexte, les musées sont confrontés à affronter des enjeux importants, notamment au niveau de l’autorité, du partage des savoirs, de la propriété intellectuelle et de la littératie numérique. Pour révéler ces enjeux, nous débutons à partir d’une hypothèse de recherche selon laquelle l’apport d’une intelligence collective provenant de divers acteurs investis dans la cocréation d’un projet muséal numérique, met en péril l’herméticité de l’autorité muséale et brouille les frontières d’un savoir institutionnel garant, par tradition, des connaissances. Jusqu’où les musées sont-ils prêts à partager cette autorité, voire léguer leur expertise et leurs savoirs institutionnels à un public-usager de plateformes et d’outils numériques ayant la possibilité de cocréer, de modifier, de déconstruire une expographie numérique, voire le discours muséal ? Pour répondre à cette question, nous avons porté notre recherche en milieu pratique muséal, plus précisément au PRISME, le Laboratoire d’innovation en médiation numérique du Musée des beaux-arts de Montréal. Nous avons alors interpellé, par le biais d’un projet de recherche appliquée, un corpus de professionnels du Musée et d’enseignants d’écoles secondaires au Québec quant à l’impact d’un dispositif expographique numérique de réalité virtuelle, conçu et développé dans une démarche collaborative de travail, sur les pratiques muséales et de l’enseignement. Suivant une approche méthodologique qualitative d’enquête en milieu pratique muséal, la thèse livre de manière synthétique et structurée, les résultats, les réflexions, de même que quelques pistes de recherches futures sur le sujet investigué, tout en proposant une taxinomie sommaire sur les nouvelles formes d’expographies numérique. De manière plus large, cette recherche offre quelques clés de compréhension, de réflexion et de critique autour d’un domaine disciplinaire académique et pratique professionnel muséal encore fort peu connu : la muséologie numérique. À travers notre thèse, nous avons pris conscience de l’importance de la muséologie numérique en tant que terrain de recherche peu exploré, ayant le potentiel d’offrir les ressources théoriques et pratiques pour préparer la relève scientifique comme les professionnels du milieu aux prochains défis numériques dans les musées, comme dans l’enseignement. Enfin, nous espérons que le présent travail pourra fournir les bases pour une réflexion critique importante sur les nouvelles formes d’expographies numériques participatives et captiver, par son approche holistique et pragmatique de recherche, quelques lecteurs à poursuivre ce champ d’études en plein essor. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : musée virtuel, expographie numérique, musée 2.0, intelligence collective, muséologie numérique, réalité virtuelle, musée participatif, patrimoine virtuel, patrimoine numérique, NFT, métavers, intelligence artificielle, sobriété numérique
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".