L'acquisition d'oeuvres contemporaines de nature installative : processus et enjeux (MAC, MNBAQ, MBAQ)
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur les méthodes de travail internes aux institutions muséales,soit précisément sur le processus d'acquisition d'oeuvres d'art contemporain ayant une ou des composantes variables (installative, numérique ou performative). Selon une définition d'oeuvres variables proposée par Francine Couture, on entend « des oeuvres qui ont occasionné des variations de certaines de leurs composantes ou qui doivent être reconfigurées ou réinstallées pour chaque exposition» (Couture, 2013). Si l'acquisition est souvent synonyme de fixation, comment les musées parviennent-ils à conserver la variabilité de certaines oeuvres d'art contemporain lors de leur acquisition? Il est question d'analyser les méthodologies employées par des institutions muséales du domaine des arts. La question de recherche est abordée à travers trois études de cas : le Musée d'art contemporain de Montréal (MACM), le Musée national des beaux-arts du Québec (MNBAQ) et le Musée des beaux-arts du Canada (MBAC). Nous avons ciblé des oeuvres exemplaires à analyser, des artistes suivants: Chloë Lum et Yannick Desranleau, Nadia Myre, Claudie Gagnon, Massimo Guerrera et du collectif BOL. Notre première hypothèse est que les musées développent des méthodologies qui reflètent leur propre philosophie et vision institutionnelle. Nous constatons également que les orientations varient selon les employés en place et que les acquisitions d'oeuvres installatives ayant des composantes variables sont souvent traitées au cas par cas. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : art contemporain, collection, acquisition, musées
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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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".