Il museo elettronico. Un seminario con Marshall McLuhan
Bibliographic record
Abstract
Il 9 e 10 ottobre 1967, al Museum of the City di New York. Marshall McLuhan e Harley Parker discutevano sul senso dei musei nell’epoca elettronica e sulle possibilità di un radicale cambio di strategia negli allestimenti, insieme a un nutrito gruppo di esperti e addetti ai lavori degli Stati Uniti e del Canada. La fama di McLuhan era al culmine in quell’anno. Ma qual era stata l’evoluzione delle idee e delle pratiche dei musei dagli anni Trenta ai Sessanta? E come interpretare le evidenti relazioni tra le idee del padre fondatore della scienza dei media e il clima delle avanguardie – americane e non solo – dei Sixties, il decennio-origine di tutta la cultura successiva? Ed è possibile il recupero delle posizioni di McLuhan nel dibattito attuale sulle tecnologie e la comunicazione dell’heritage? Il saggio di Donatella Capaldi affronta questi problemi e ricostruisce le relazioni fra il seminario e l’evoluzione della mediologia nel suo momento esplosivo. Il testo del seminario – tradotto e curato dall’autrice -, inedito in inglese e in italiano e di per sé interessante e ancora attuale, è pubblicato nella sezione finale del volume.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".