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Enregistrement W1730380363

Deterioration of San rock art : new findings, new challenges

2007· article· en· W1730380363 sur OpenAlexaff
Kevin Hall, Ian Meiklejohn, J. M. Arocena, Linda C. Prinsloo, Paul Sumner, Lyndl Hall

Notice bibliographique

RevueUpSpace Institutional Repository (University of Pretoria) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Rock Art Studies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock artWeatheringPaintingWorld heritageNominationArchaeologyGeologyEarth scienceMining engineeringGeographyGeochemistryTourismArtVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The heritage of San rock art in southern Africa is globally acknowledged, and was one of the primary reasons for the successful nomination of the uKhahlamba / Drakensberg Park in South Africa as a World Heritage Site. Deterioration of rock paintings in the reserve could adversely affect the international status of the region, particularly as little has been achieved with regard to preserving the art for future generations. A study is currently under way in the Injisuthi and Giant's Castle areas of the park, to investigate the deterioration of San art; this article serves to introduce the project and to highlight some initial findings. Previous research on the weathering of San paintings has focused largely on either monitoring rock shelters or investigating rock surfaces that are adjacent to the paintings. None of the methods applied in earlier investigations has considered the interface between rock and pigments, mainly because of the potential damage that may result from the use of tactile monitoring equipment. Recent advances in weathering research, using improved techniques to measure conditions at the rock surface where the San art is painted, provide new insights into surficial processes and suggest new lines of investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0120,028
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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