La fréquentation des musées d'art. Une étude comparative entre les États-Unis, le Canada et le Québec
Bibliographic record
Abstract
C’est grâce à un mélange de vision et de leadership, à la fin des années 1990, que les musées d’art au Québec se sont écartés des normes empruntées à la conception historique des musées d’art. Quatre directeurs Marcel Brisebois (MACM), John Porter (MNBAQ), Guy Cogeval et Nathalie Bondil (MBAM) ont contribué à inscrire les musées d’art moderne et contemporain québécois comme étant les plus visités parmi leurs homologues canadiens et états-uniens. Ils ont également permis à ces institutions d’attirer un public jusque-là moins sensibilisé aux oeuvres d’art. C’est dans cette perspective que notre Travail dirigé cherche à expliquer une variation très remarquable des taux de fréquentation au profit des musées d’art québécois. Afin de pouvoir expliquer et interpréter cette fréquentation spectaculaire, il nous faut adopter une approche quantitative qui permette de distinguer un contenu commun dans les diverses études, ainsi qu’une approche qualitative nous permettant de commenter cette hausse de fréquentation dans la période 1995-2005. D’abord, nous mettons en évidence les enquêtes proposées par Mark Schuster, ainsi que les interprétations courantes. Ensuite, nous nous penchons sur les changements quant au rôle, aux fonctions et aux thématiques des musées d’art au cours de notre période de recherche. En s’appuyant sur un riche cadre documentaire en lien principalement avec la sociologie et la nouvelle muséologie, cette analyse propose une réflexion sur la place des musées d’art nationaux du Québec. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : musées d’art, États-Unis, Canada, Québec, fréquentation, analyse, expositions, nouvelle muséologie, Baby-boomers, liberté d’expression
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
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.
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".