MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011396919 · doi:10.3366/ijhac.2011.0021

Do not make snap decisions about what you are seeing: how digital analysis of the images from the Canadian Shield highlights the difficulties in classifying shapes

2011· article· en· W2011396919 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia Colson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Humanities and Arts Computing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsciousnessScholarshipIdentification (biology)Meaning (existential)Computer scienceNothingEpistemologyObject (grammar)Cognitive sciencePsychologyData scienceArtificial intelligenceLawPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The act of classification has the widest implications for scholarship. Whatever the format, it involves the totality of our being. The use of our eyes indicates that decisions about whatever it is that we observe have already been made. Yet the interaction between the mechanical act of seeing and the mind or memory has rarely been registered. An object once seen implies that the researcher's consciousness is engaged. The description of mere shape records that interaction. To establish whether sub-conscious decisions have been made as to the meaning of a shape, it might be placed in an armature. VIPS/ip software, created by both computer scientists and art historians, provides such an armature. The separate roles played by memory, brain, and eye in engaging with the shapes, encountered on the pictograph sites of the Lake of the Woods might then be detected. Subsequent labelling which bears these roles in mind just might isolate the contribution made by memory. The systematic identification and cataloguing of such images by an investigator may also enable us to understand something of the intricate and uncharted past of the Canadian Shield and about ourselves.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0130,019
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Humanities and Arts ComputingMême sujetImage Processing and 3D ReconstructionTravaux en français237 207