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Record W7112866414

Les expositions temporaires dans les musées nationaux d’Île-de-France et du Québec au XXIe siècle

2025· other· fr· W7112866414 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublicsSocial mobilizationOpportunity structures
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les expositions temporaires ont évolué au fil des siècles, en particulier depuis la fin du XXe siècle. Cette évolution soulève des questions essentielles : quel est l’état actuel des expositions temporaires dans les musées nationaux du Québec et d’Île-de-France ? Quelles sont les nouvelles tendances qui façonnent ce phénomène aujourd’hui ? L’objectif de ma recherche est de brosser un portrait des expositions temporaires depuis 2010, d’analyser leur évolution et de mettre en lumière les changements qui les influencent. En outre, il s’agit de discuter des enjeux actuels auxquels ces expositions feront face à l’avenir. Un phénomène majeur dans les expositions temporaires est la recherche du spectacle et de l’événement. Ce besoin d’impressionner attire de nouveaux publics, mais soulève des questions sur la pérennité de cette approche. Contrairement aux expositions permanentes qui se concentrent sur des thèmes ou collections stables, les expositions temporaires sont souvent définies par leurs thématiques et leurs publics cibles spécifiques. Une nouvelle tendance émerge avec les expositions semi-permanentes, qui visent à combiner les avantages des deux formats tout en répondant à des attentes variées. En parallèle, le rythme des expositions devient de plus en plus effréné, avec un renouvellement rapide, ce qui amène les musées à adopter une gestion dynamique des expositions. Le tournant commercial des musées ne peut être ignoré, car les institutions cherchent à générer des revenus à travers les expositions temporaires. Les modèles économiques des musées reposent de plus en plus sur un mélange de financements publics, de revenus autonomes et de financement privé. Ce modèle hybride permet aux musées d’attirer des fonds nécessaires à la réalisation de leurs projets. La gestion des expositions devient ainsi une entreprise qui doit jongler entre la mission culturelle des musées et les exigences financières, rendant le secteur de plus en plus soumis à des considérations économiques. L’arrivée des nouvelles technologies modifie la manière dont les musées présentent leurs expositions. L’économie numérique engendre des changements profonds dans l’accès à l’information, la numérisation des collections et le développement d’expositions. Des technologies telles que les écrans interactifs, la réalité augmentée ou virtuelle sont intégrées dans le parcours des expositions, offrant une expérience interactive ou immersive aux publics. Les musées développent également leurs sites internet, permettant aux visiteurs d’explorer les expositions à distance ou de préparer leur visite en ligne. L’écoresponsabilité devient un enjeu majeur pour les musées, à une époque où les préoccupations écologiques sont de plus en plus prégnantes. Les musées doivent repenser leur modèle afin de minimiser leur impact environnemental, tant dans la conception de leurs expositions que dans leurs activités quotidiennes. Des solutions écoresponsables, comme l’utilisation de matériaux recyclés ou la réduction de la consommation énergétique, commencent à être intégrées dans la gestion des expositions. De plus, des actions écoresponsables ont des impacts positifs sur l’image des musées, contribuant à attirer un public conscient des enjeux environnementaux et à sensibiliser le public aux questions écologiques. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Expositions temporaires, modèle économique, technologie numérique, écoresponsabilité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.360

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0180.011
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
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