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Enregistrement W2536232397 · doi:10.1515/res-2016-0002

The Soaking Resistance of Electronic Storage Media

2016· article· en· W2536232397 sur OpenAlexaff
Joe Iraci

Notice bibliographique

RevueRestaurator International Journal for the Preservation of Library and Archival Material · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensCanadian Heritage
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTap waterSeawaterImmersion (mathematics)Materials scienceFlash (photography)Fresh waterEnvironmental scienceEnvironmental engineeringPhysicsGeologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a disaster event involving water, the length of time that collection materials remain wet is a critical factor in determining whether a successful recovery is possible. There is a substantial knowledge base for the water immersion resistance of traditional information carriers such as paper documents but not for electronic storage media. In this study, floppy diskettes, VHS videotapes, optical discs, and flash media, were immersed in different water baths for various time intervals. The baths consisted of two different sources of tap water, a more corrosive tap water solution, and artificial seawater. Most electronic media survived well in clean tap water but problems occurred with some CDs and VHS tapes. More damage became evident with electronic storage media when the immersion bath was more corrosive. For some media, such as optical discs, whether damage occurred was likely linked to the manufacturing quality of the media. Drying methods were also explored. Air-drying was determined to be the best method for recovering wet electronic storage media. Freeze-thaw-air drying and vacuum freeze-drying methods can destroy CDs and DVDs and should be avoided. If wet materials cannot be recovered and dried promptly, it was established that storage in cool water reduces deterioration significantly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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