RE:FORMI – Muutakin kuin katutaidetta : miten purkutaide kytkeytyy katutaiteeseen ja mikä tekee siitä ainutlaatuisen näyttelykonseptin?
Bibliographic record
Abstract
Purkutaidenäyttelyt ovat yleistyneet Suomessa 2020-luvulla ja niitä on järjestetty muun muassa Keravalla, Oulussa, Tampereella ja Turussa. RE:FORMI – Our blueprints -purkutaidenäyttely järjestettiin Oulun Pikisaaressa kesällä vuonna 2023, jossa vieraili 20 000 kävijää näyttelyn aikana. Tutkielmassani käsittelin RE:FORMI – Our blueprints -purkutaidenäyttelyn ainutlaatuisuutta, sekä sen yhteyttä katutaiteeseen. Tutkielmani on laadullinen tutkimus ja sen aineiston tuottamiseen käytin puolistrukturoitua teemahaastattelua. Haastattelin tapahtuman tuottajia Jarkko Keskiahoa ja Joni Kestiä. Suomen graffitikulttuurin historian selvittämiseen käytin suurimmaksi osaksi Helsinki Graffiti -kirjaa. Purkutaidenäyttelykonseptin taustoihin hyödynsin Kutsumusjuttu (2024) -dokumenttia sekä verkosta löytyviä artikkeleita aiheesta. Haastatteluaineiston perusteella purkutaiteen ja katutaiteen yhteys oli selkeä, sillä se näkyi taidemuodoissa ja -välineissä, lokaatioissa sekä teosten väliaikaisuudessa. Suurin erottava tekijä oli purkutaiteen luvallisuus ja sen mahdollistamat laajemmat taidemuodot. Lisäksi purkutaide vaikutti tietoperustan perusteella avoimemmalta ja helpommin lähestyttävämmältä kuin perinteinen katutaide, jossa hierarkia vanhojen ja uusien tekijöiden välillä korostui. Haastatteluaineiston perusteella RE:FORMI -näyttelyn ainutlaatuisuus rakentui immersiivisestä ja matalan kynnyksen kävijäkokemuksesta sekä näyttelytilan paikallisesta merkityksestä – erityisesti Pikisaaressa asuville ja entisen koulurakennuksen henkilökunnalle. Tulkintani mukaan nämä samat seikat selittävät RE:FORMI:n suosiota Oulussa ja purkutaidenäyttelyiden suosiota ylipäätään.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.375 | 0.268 |
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".