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Enregistrement W2544510892 · doi:10.1017/s1743921316002593

Are Historical Observations “Ancient” or “Modern”?

2015· article· en· W2544510892 sur OpenAlexaff
R. E. M. Griffin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistory and Developments in Astronomy
Établissements canadiensDominion Astrophysical Observatory
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)HistoryValue (mathematics)Scale (ratio)Point (geometry)Data scienceComputer scienceAstronomyArchaeologyGeographyMathematicsPhysicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The demarcation between “old”, “historic” and “heritage” is fuzzy. To a large degree it depends upon purpose and usefulness, and it will always be subjective. At what point does the intrinsic value of an historic item outpace the mystique associated just with its age? When, for instance, does an “old” car become a “vintage” car? When do archived astronomical records contribute something of quantitative value to science? When can they be extricated from the realms of the museum and placed in the context of modern research? Celestial objects vary. Some do so explosively, often irreversibly; many vary periodically over time-scales from a hour or less to a century or more. Furthermore, all celestial objects change as they evolve, mostly so slowly as to be practically imperceptible, but while the general time-scale of that evolution is millions of years there are a few stages (such as the collapse from AGB towards planetary nebula and white dwarf) which happen rather suddenly, and invaluable examples of “before--after” can be found in some plate stores. Astrophysics has a comprehensive need to investigate the nature and time-scales of all types of change, especially ones which only access to its “heritage” data can describe. Surely in this day and age we have enough tools, capacity and technologies to fulfil such a basic requirement? The frustrating answer is that we do have some of the necessary tools, and most of the technologies, but as a community we lack “capacity” if that means manpower and funds. The problem is a technical one of accessing the older data in useable formats; it was generated by the universal change in detector technology from photography to electronic device, an exciting development in efficiency and scope that heralded a new era of research capability and data management, archiving and sharing, but it left pre-digital photographic data right out of the picture. Developments of that nature should have made research more inclusive, instead of the seriously exclusive picture that is currently seen. The longer the situation prevails, the greater the inertia and scepticism to be overcome. Fortunately, some of the challenges are being tackled successfully, the most productive to date being the dasch project (dasch.rc.fas.harvard.edu) at Harvard College Observatory to digitize and share all the images and objective-prism spectra from its collection (the world's biggest) of over 0.5M large plates. The DAO has commenced a programme to digitize its collection of > 16,000 high-dispersion spectra (~70% are good enough to scan and convert), and to scan plates from its larger but older Cassegrain collection of > 90,000 spectra upon request. The instrument for this Herculean task is its own PDS, now suitably upgraded to meet the demands of speed and accuracy; the DAO has also acquired and upgraded a second PDS, with which it plans to share the load. Some smaller observatories in Europe are trying with less sophisticated equipment, but the rest have not the resources to give such data transformation any priority. Despite the unquestionable advantages, it is still necessary to convince colleagues that the medium is not the message, and that the scientific need comes before technological expedience.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,020
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2015
Routes d'admission1
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