Repenser la professionnalisation des artistes : la pensée gestionnaire confrontée à la pratique des arts
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a exercé des effets dévastateurs sur les artistes et sur l’écosystème culturel. Les fermetures successives de salles de spectacle de 2020 à 2022 se sont traduites chez les artistes en dépression, détresse psychologique, pensées suicidaires et abandons de carrière (FNCC, 2021). Le milieu s’est vidé de nombreux artistes travailleurs autonomes et plusieurs emplois ont été coupés. La pandémie a exacerbé la précarité déjà grande des artistes (Menger, 2009). Elle a aussi révélé de quelle façon notre système de soutien et de financement à la culture se fonde sur la capacité des artistes à être des « vecteurs de rentabilité directs ou indirects » (Deneault, 2022), que ce soit par les revenus générés par leurs biens et services culturels ou par les retombées de ceux-ci sur l’industrie touristique, l’hôtellerie, la restauration, etc. Sans possibilité de générer ces revenus et retombées, les artistes ont été laissés à eux-mêmes. On les a incités à assimiler l’esprit d’entreprise et à « se réinventer ». Si la question de la professionnalisation des artistes se révèle centrale dans ce secteur depuis plusieurs années, elle est devenue urgente pendant la pandémie de COVID-19. Or, la pratique des arts exige des niveaux d’expertise technique, de développement et de maîtrise d’un langage, d’une esthétique et d’un style qui reposent sur des années de formation. Ces injonctions à « se réinventer » ont ainsi mis en évidence un paradoxe inhérent au besoin de professionnalisation, entre le travail de recherche en création et la logique économique productiviste à laquelle on assimile l’art. Dès lors, on peut se demander de quelle professionnalisation pour les artistes parle-t-on. Entre la légitimité d’une pratique artistique hautement spécialisée et la reconnaissance mesurée par des critères financiers, la professionnalisation des artistes est-elle sous le joug de la performance économique ? Ce colloque thématique de deux jours a été piloté par Thierry Beaupré-Gateau (ESG UQAM), Joëlle Bissonnette (ESG UQAM), Martin Desjardins (Université Laval) et Manuelle Freire (réseau Hexagram, UQAM). Ces actes de colloque réunissent les contributions de Philippe Barré, Thierry Beaupré-Gateau, Joëlle Bissonnette, Pauline Boivineau, André Cayer, Ariane Couture, Martin Desjardins, Jean-François Desrosby, Laurence Dubuc, Sandrine Emin , Manuelle Freire, Caroline Houde, Guillaume Martel Lasalle, Pierre-Michel Menger, Anne-Laure Saives, Nathalie Schieb-Bienfait, Bertrand Sergot, Guillaume Sirois et Jean-Ambroise Vesac.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".