Bibliographic record
Abstract
De plus en plus, les communautés locales s’impliquent dans les processus de patrimonialisation afin de revendiquer l’importance de biens appartenant à la vie de tous les jours. Ces communautés cherchent généralement à mettre en lumière des valeurs qui diffèrent de celles établies par les expert.es. Celles-ci sont davantage associées à son impact social qu’à son intérêt artistique ou historique. Grâce à l’utilisation des médias sociaux, de nouvelles communautés prennent forme, permettant à des personnes venant des quatre coins du globe de s’organiser autour d’un patrimoine. Dans l’objectif de mettre en valeur l’apport des communautés patrimoniales en ligne, nous explorerons le cas du groupe Facebook Expo 67. Cette communauté regroupant plus de 30 000 membres rejoint des personnes ayant différents niveaux de proximité physique ou émotionnelle à l’évènement et à son patrimoine. Leur objectif principal est de garder vivants les souvenirs d’Expo 67, mais aussi les traces physiques de l’évènement. Depuis la création du groupe, en 2007, plusieurs membres se sont impliqués activement dans la protection du patrimoine d’Expo et ont même élevé leur voix, lorsque ce fut jugé nécessaire, pour critiquer des interventions. Dans ce contexte, ce mémoire tentera de répondre à la question suivante: comment le cas du groupe Expo 67 nous aide-t-il à mieux comprendre le rôle des communautés patrimoniales en ligne dans l’écosystème du patrimoine? Nous explorerons ce phénomène d’abord en nous attardant aux représentations du groupe pour l'évènement d’Expo 67. Par la suite, nous observerons comment le groupe se positionne comme une communauté patrimoniale et son apport à la sauvegarde du patrimoine à travers ses rôles et son impact. Nous viendrons à la conclusion que, même si la communauté patrimoniale en ligne s’inscrit toujours dans le paradigme de l’appareil monumental, son influence n’est pas à négliger pour la protection du patrimoine. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Patrimoine urbain, communauté patrimoniale, patrimonialisation, parc Jean-Drapeau, Expo 67, Montréal.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 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".