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Enregistrement W2529021752 · doi:10.1177/1469605316668451

Sharing deep history as digital knowledge: An ontology of the Sq’éwlets website project

2016· article· en· W2529021752 sur OpenAlexaffabout
Natasha Lyons, David M. Schaepe, Kate Hennessy, Michael Blake, Clarence Pennier, John R. Welch, Kyle McIntosh, Andy Phillips, Betty Charlie, Clifford Hall, Lucille Hall, Aynur Kadir, Alicia Point, Vi Pennier, Reginald Phillips, Reese Muntean, Johnny Williams, John Williams, Joseph Chapman, Colin Pennier

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Archaeology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensAssembly of First NationsUniversity of British ColumbiaCanadian HeritageSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOntologyIndigenousWorld Wide WebSociologyRelation (database)HistoryComputer scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontology is the philosophical study of the nature of being, becoming, existence, and relation. This paper presents an ontology of the Sq’éwlets Virtual Museum of Canada Website Project, a project that has focused on creating a digital community biography of the Sq’éwlets First Nation ( www.digitalsqewlets.ca ). Based on several decades of community archaeology and the recent production of short video documentaries, the website presents a long-term perspective of what it means to be a Sq’éwlets person and community member today. We explore how this project came to focus on the nature of being Sq’éwlets; how community members conceived the nature, structure, and nomenclature of the website; and how this Sq’éwlets being-ness is translated for outside audiences. We suggest what lessons this approach has for anthropological conventions of naming and knowing as they relate to Indigenous histories, and consider how archaeological knowledge can be transformed into a digital platform within a community-based process.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,048
Communication savante0,0160,018
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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