Bibliographic record
Abstract
Questo inizio di XXI secolo sta mostrando un Canada allo stesso tempo vitale ed inquieto sul piano museal-expografico. Sono stati aperti in varie parti del paese molti centri culturali indigeni con i loro spazi museali autonomi. Quei “musei tribali” di cui Clifford alla fine degli anni ‘90 aveva offerto un assaggio sono dunque esplosi e i grandi “musei maggioritari” stanno manifestando grande inquietudine, cambiando nome ad esempio, ma anche più radicalmente impianti narrativi ed expografici. I più importanti musei d’arte del paese hanno iniziato ad includere nei loro spazi e nelle loro cornici retorico/narrative manufatti indigeni di epoca storica. Nel testo propongo di osservare l'inclusione di manufatti etnografici, ricategorizzati come opere d’arte, nella National Gallery of Canada alla luce del concetto di artificazione. Questo è a mio avviso da leggere come una delle forme che ha assunto il processo di decolonizzazione, avviato a partire dagli anni ‘90 del secolo scorso, degli spazi museali nei contesti post-coloniali. In particolare propongo di leggere i processi di spostamento e ricategorizzazione di materiali etnografici come una delle forme che ha assunto il più vasto processo di restituzione (della proprietà delle terre, delle storie, dei diritti di pesca e caccia, di repatriation degli oggetti e così via) alle comunità indigene.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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".